• 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

NLP Demystified 11: Essential Training Techniques for Neural Networks скачать в хорошем качестве

NLP Demystified 11: Essential Training Techniques for Neural Networks 3 года 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...
NLP Demystified 11: Essential Training Techniques for Neural Networks
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: NLP Demystified 11: Essential Training Techniques for Neural Networks в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно NLP Demystified 11: Essential Training Techniques for Neural Networks 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 NLP Demystified 11: Essential Training Techniques for Neural Networks 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



NLP Demystified 11: Essential Training Techniques for Neural Networks

Course playlist:    • Natural Language Processing Demystified   In our previous deep dive into neural networks, we looked at the core mechanisms behind how they learn. In this video, we'll explore all the additional details when it comes to effectively training them. We'll look at how to converge faster to a minimum, when to use certain activation functions, when and how to scale our features, and what deep learning is ultimately about. We'll also apply our knowledge by building a simple deep learning model for text classification, and this will mark our return to NLP for the rest of the course. Colab notebook: https://colab.research.google.com/git... Timestamps 00:00:00 Neural Networks II 00:01:09 Mini-batch stochastic gradient descent 00:03:55 Finding an effective learning rate 00:06:15 Using a learning schedule 00:07:35 Complex loss surfaces and local minima 00:09:12 Adding momentum to gradient descent 00:12:50 Adaptive optimizers (RMSProp and Adam) 00:15:08 Local minima are rarely a problem 00:15:21 Activation functions (sigmoid, tanh, and relu) 00:19:35 Weight initialization techniques (Xavier/Glorot and He) 00:21:25 Feature scaling (normalization and standardization) 00:23:28 Batch normalization for training stability 00:28:26 Regularization (early stopping, L1, L2, and dropout) 00:33:11 DEMO: building a basic deep learning model for NLP 00:56:19 Deep learning is about learning representations 00:58:18 Sensible defaults when building deep learning models This video is part of Natural Language Processing Demystified --a free, accessible course on NLP. Visit https://www.nlpdemystified.org/ to learn more.

Comments
  • NLP Demystified 12: Capturing Word Meaning with Embeddings 3 года назад
    NLP Demystified 12: Capturing Word Meaning with Embeddings
    Опубликовано: 3 года назад
  • NLP Demystified 10: Neural Networks From Scratch 3 года назад
    NLP Demystified 10: Neural Networks From Scratch
    Опубликовано: 3 года назад
  • NLP Demystified 13: Recurrent Neural Networks and Language Models 3 года назад
    NLP Demystified 13: Recurrent Neural Networks and Language Models
    Опубликовано: 3 года назад
  • Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок? 1 месяц назад
    Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Развенчание мифов о НЛП 9: Автоматический поиск тем в документах с помощью скрытого распределения... 3 года назад
    Развенчание мифов о НЛП 9: Автоматический поиск тем в документах с помощью скрытого распределения...
    Опубликовано: 3 года назад
  • Искусственный Интеллект изменил МУЗЫКУ навсегда 11 дней назад
    Искусственный Интеллект изменил МУЗЫКУ навсегда
    Опубликовано: 11 дней назад
  • Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке 6 лет назад
    Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке
    Опубликовано: 6 лет назад
  • NLP Demystified 8: Text Classification With Naive Bayes (+ precision and recall) 3 года назад
    NLP Demystified 8: Text Classification With Naive Bayes (+ precision and recall)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях 4 года назад
    Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях
    Опубликовано: 4 года назад
  • NLP Demystified 14: Machine Translation With Sequence-to-Sequence and Attention 3 года назад
    NLP Demystified 14: Machine Translation With Sequence-to-Sequence and Attention
    Опубликовано: 3 года назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • The spelled-out intro to neural networks and backpropagation: building micrograd 3 года назад
    The spelled-out intro to neural networks and backpropagation: building micrograd
    Опубликовано: 3 года назад
  • Natural Language Processing - Neural Networks and Deep Learning with PyTorch Трансляция закончилась 3 года назад
    Natural Language Processing - Neural Networks and Deep Learning with PyTorch
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 года назад
  • Что происходит с нейросетью во время обучения? 8 лет назад
    Что происходит с нейросетью во время обучения?
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Поворотные позиционные вложения: сочетание абсолютного и относительного 2 года назад
    Поворотные позиционные вложения: сочетание абсолютного и относительного
    Опубликовано: 2 года назад
  • Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC] 1 месяц назад
    Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • NLP Demystified 15: Transformers From Scratch + Pre-training and Transfer Learning With BERT/GPT 3 года назад
    NLP Demystified 15: Transformers From Scratch + Pre-training and Transfer Learning With BERT/GPT
    Опубликовано: 3 года назад
  • NLP Demystified 7: Building Models (ML modelling overview, bias, variance, evaluation) 3 года назад
    NLP Demystified 7: Building Models (ML modelling overview, bias, variance, evaluation)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск] 3 месяца назад
    Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск]
    Опубликовано: 3 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