У нас вы можете посмотреть бесплатно ► 10. СОЗДАНИЕ нейронных сетей | Курс по нейронным сетям с Pytorch. 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
✅ Курсы с задачами: ► Pytorch с задачами: https://clck.ru/3M9xMX ► Pandas с задачами: https://clck.ru/3M9xNx ► Numpy с задачами: https://clck.ru/3M9xQF ✅ Мой Telegram канал: https://t.me/dubinin_ser ✅ Telegram группы: ► Pytorch: https://t.me/PyTorch_for_you ► Pandas: https://t.me/pandas_for_you ► Numpy: https://t.me/numpy_for_you ================================================= Приветствую вас, друзья! Если вы интересуетесь машинным обучением и хотите научиться создавать собственные модели глубокого обучения, то вы попали по адресу! PyTorch – это одна из самых популярных библиотек глубокого обучения, которая предоставляет нам инструменты для создания и обучения нейронных сетей. В этой серии видео мы будем изучать основы работы с PyTorch. Затем мы погрузимся в мир нейронных сетей, изучив различные типы слоев. Мы также рассмотрим различные архитектуры нейронных сетей, такие как сверточные нейронные сети. Не теряйте времени и присоединяйтесь к нам в этом захватывающем путешествии в мир нейронных сетей и PyTorch! ================================================= В этом видео мы создадим все модели нейронных сетей разобранные в прошлом видео. На практике познакомимся с классами Sequential, ModuleList, ModuleDict. А так же с некоторыми методами, такими как state_dict(), parameters(), train(), eval(). Создадим модели нейронных сетей для задачи классификации MNIST и задачи регрессии. Тайм-коды: 00:00 - Введение. 00:33 - Создание последовательной модели. 01:25 - Метод state_dict(). 02:40 - Метод parameters(). 02:55 - Методы train() и eval(). 04:33 - Создание нейронной сети на основе собственного класса. 06:52 - Класс ModuleList и класс ModuleDict. 09:36 - Модель для классификации MNIST. 10:24 - Модель для задачи регрессии. Теги: #pytorch #AI ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ► Поддержать автора: