Building and Training an Autoencoder in Keras + TensorFlow + Python скачать в хорошем качестве
Building and Training an Autoencoder in Keras + TensorFlow + Python
4 года назад
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Building and Training an Autoencoder in Keras + TensorFlow + Python в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно Building and Training an Autoencoder in Keras + TensorFlow + Python или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Building and Training an Autoencoder in Keras + TensorFlow + Python в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Building and Training an Autoencoder in Keras + TensorFlow + Python
Join The Sound Of AI Slack community: https://valeriovelardo.com/the-sound-... Learn how to build autoencoders with Python, Tensorflow, and Keras. In particular, in this video you’ll learn how to chain encoder + decoder architectures to create an autoencoder. You’ll also learn to train an autoencoder with the toy MNIST dataset. Code: https://github.com/musikalkemist/gene... =============================== Interested in hiring me as a consultant/freelancer? https://valeriovelardo.com/ Follow Valerio on Facebook: / thesoundofai Connect with Valerio on Linkedin: / valeriovelardo Follow Valerio on Twitter: / musikalkemist =============================== Content 0:00 Intro 0:31 Build autoencoder 4:29 Update summary method 6:46 Build compile method 10:03 Build train method 13:04 Create the train script 13:54 The MNIST dataset 14:26 Training the autoencoder 25:01 Performing a train run 26:17 What's up next?
Comments