У нас вы можете посмотреть бесплатно MIT Introduction to Deep Learning (2024) | 6.S191 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
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
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 1 2024 Edition* Foundations of Deep Learning Lecturer: Alexander Amini For all lectures, slides, and lab materials: http://introtodeeplearning.com/ Lecture Outline 0:00 - Introduction 7:25 - Course information 13:37 - Why deep learning? 17:20 - The perceptron 24:30 - Perceptron example 31;16 - From perceptrons to neural networks 37:51 - Applying neural networks 41:12 - Loss functions 44:22 - Training and gradient descent 49:52 - Backpropagation 54:57 - Setting the learning rate 58:54 - Batched gradient descent 1:02:28 - Regularization: dropout and early stopping 1:08:47 - Summary Subscribe to stay up to date with new deep learning lectures at MIT, or follow us on @MITDeepLearning on Twitter and Instagram to stay fully-connected!!