• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Вся история компьютерного зрения объясняла одну основную концепцию за раз. скачать в хорошем качестве

Вся история компьютерного зрения объясняла одну основную концепцию за раз. 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Вся история компьютерного зрения объясняла одну основную концепцию за раз.
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Вся история компьютерного зрения объясняла одну основную концепцию за раз. в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Вся история компьютерного зрения объясняла одну основную концепцию за раз. 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 Вся история компьютерного зрения объясняла одну основную концепцию за раз. 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



Вся история компьютерного зрения объясняла одну основную концепцию за раз.

В этом видео мы рассмотрим историю применения сверточных нейронных сетей (СНС) специально для задач классификации изображений — начиная с первых лет исследований и до золотой эры середины 2010-х годов, когда были созданы многие из самых гениальных архитектур глубокого обучения, и, наконец, обсудим последние тенденции в исследованиях СНС, конкурирующие с технологиями, преобразующими внимание и зрение. Подписчики теперь могут получить доступ к полному тексту, всем анимациям, слайдам PowerPoint и другим дополнительным материалам из этого видео! Перейдите по ссылке на Patreon, чтобы узнать о доступных материалах:   / neuralbreakdownwithavb   Статья на Medium:   / the-history-of-convolutional-neural-networ...   Угостите меня кофе на https://ko-fi.com/neuralavb! #ИИ #машинноеобучение #глубокоеобучение Посмотрите полное видео об истории НЛП здесь:    • 10 years of NLP history explained in 50 co...   Похожие видео: Серия «Внимание»:    • Neural Attention - This simple example wil...   Латентное пространство:    • Visualizing the Latent Space: This video w...   Сверточные нейронные сети:    • But what does a trained Convolution Neural...   Ссылки на статьи: Сверточные нейронные сети с обратным распространением (1989): http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf... LeNet-5: http://vision.stanford.edu/cs598_spri... AlexNet: https://proceedings.neurips.cc/paper_... GoogleNet: https://arxiv.org/abs/1409.4842. ВГГ: https://arxiv.org/abs/1409.1556 Норма партии: https://arxiv.org/pdf/1502.03167 Реснет: https://arxiv.org/abs/1512.03385 DenseNet: https://arxiv.org/abs/1608.06993 МобилНет: https://arxiv.org/abs/1704.04861 MobileNet-V2: https://arxiv.org/abs/1801.04381 Vision Transformers: https://arxiv.org/abs/2010.11929 ConvNext: https://arxiv.org/abs/2201.03545 Другие интересные статьи, не затронутые в видео: EfficientNet: https://arxiv.org/abs/1905.11946 Squeeze-and-Excitation Network: https://arxiv.org/abs/1709.01507 Swin Transformers: https://arxiv.org/abs/2103.14030 Временные метки: 0:00 — Вступление 1:17 — Визуализация сверточных нейронных сетей 3:12 — 1989 5:00 - 1998 - LeNet 5 6:07 - 2000-е 7:37 - 2012 - AlexNet 9:45 - 2014 - GoogLeNet и модуль Inception 11:49 - 2014 - VGG 12:30 - 2015 - Пакетная нормализация 13:04 - 2015 - Остаточная сеть 14:46 - 2016 - DenseNet 15:22 - 2017 - MobileNet 16:19 - 2018 - MobileNet V2 17:31 - 2020 - Vision Transformer 19:15 - 2022 - ConvNext 20:50 - Заключение

Comments
  • How Neural Nets estimate depth from 2D images? Monocular Depth Estimation Explained! 1 год назад
    How Neural Nets estimate depth from 2D images? Monocular Depth Estimation Explained!
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как устроен QR-код? [Veritasium] 1 год назад
    Как устроен QR-код? [Veritasium]
    Опубликовано: 1 год назад
  • 49 минут, которые ИЗМЕНЯТ ваше понимание Вселенной | Владимир Сурдин 1 месяц назад
    49 минут, которые ИЗМЕНЯТ ваше понимание Вселенной | Владимир Сурдин
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • How The Fridge Destroyed One of the World’s Largest Monopolies 6 дней назад
    How The Fridge Destroyed One of the World’s Largest Monopolies
    Опубликовано: 6 дней назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • The Frontier Labs War: Opus 4.6, GPT 5.3 Codex, and the SuperBowl Ads Debacle | EP 228 3 часа назад
    The Frontier Labs War: Opus 4.6, GPT 5.3 Codex, and the SuperBowl Ads Debacle | EP 228
    Опубликовано: 3 часа назад
  • This Simple Optimizer Is Revolutionizing How We Train AI [Muon] 3 месяца назад
    This Simple Optimizer Is Revolutionizing How We Train AI [Muon]
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Но чему на самом деле учится обученная сверточная нейронная сеть? ВИЗУАЛИЗИРОВАНО! 1 год назад
    Но чему на самом деле учится обученная сверточная нейронная сеть? ВИЗУАЛИЗИРОВАНО!
    Опубликовано: 1 год назад
  • AI can't cross this line and we don't know why. 1 год назад
    AI can't cross this line and we don't know why.
    Опубликовано: 1 год назад
  • Управление поведением LLM без тонкой настройки 1 месяц назад
    Управление поведением LLM без тонкой настройки
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s – Paper Explained (with animations) 4 года назад
    ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s – Paper Explained (with animations)
    Опубликовано: 4 года назад
  • [1hr Talk] Intro to Large Language Models 2 года назад
    [1hr Talk] Intro to Large Language Models
    Опубликовано: 2 года назад
  • Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet] 1 год назад
    Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24 1 год назад
    Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
    Опубликовано: 1 год назад
  • Технология DeepSeek Manifold Constrained Hyper Connections (mHC) и эволюция ResNets 4 недели назад
    Технология DeepSeek Manifold Constrained Hyper Connections (mHC) и эволюция ResNets
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • От внимания к генеративным языковым моделям — по одной строке кода за раз! 1 год назад
    От внимания к генеративным языковым моделям — по одной строке кода за раз!
    Опубликовано: 1 год назад
  • THIS is why large language models can understand the world 10 месяцев назад
    THIS is why large language models can understand the world
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • [Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained) 5 лет назад
    [Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • A crash course on Reinforcement Learning Theory - How to 4 месяца назад
    A crash course on Reinforcement Learning Theory - How to "crack" it.
    Опубликовано: 4 месяца назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5