Скачать с ютуб видео 機器學習理論：從資訊理論角度理解Entropy、Cross Entropy、KL Divergence

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 機器學習理論：從資訊理論角度理解Entropy、Cross Entropy、KL Divergence в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 機器學習理論：從資訊理論角度理解Entropy、Cross Entropy、KL Divergence 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 機器學習理論：從資訊理論角度理解Entropy、Cross Entropy、KL Divergence 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

機器學習理論：從資訊理論角度理解Entropy、Cross Entropy、KL Divergence

這影片中我們從資訊傳遞的角度來理解Entropy、Cross Entropy，及KL Divergence的意義。以上內容為在參考許多文章影片後我理解的結果，若有理解錯誤歡迎指正，請多指教！ Slides: https://docs.google.com/presentation/... 0:00 Intro 0:17 Entropy概念、例子 8:05 Cross Entropy 12:36 KL Divergence 16:11 為何分類用Cross Entropy而不是KL Divergence 18:06 Ending: summary, reference

Comments