• 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

ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями скачать в хорошем качестве

ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями 2 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...
ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями 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 ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями 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



ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями

В докладе, представленном на конференции 2022 года по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), подробно описывается новая архитектура, которая использует принципы проектирования Swin Transformers, но заменяет их свёртками для достижения превосходной производительности. По сути, авторы предлагают архитектуру сверточной нейронной сети (ConvNet), которая превосходит Swin Transformers, сохраняя при этом базовые принципы проектирования. Ссылка на статью: https://arxiv.org/abs/2201.03545 Содержание: 00:00 Введение 01:09 Методы обучения 01:40 Дополнение данных 04:27 Сглаживание меток 06:39 Изменение соотношения вычислений на этапе 08:11 Изменение основы на «Patchify» 09:20 ResNeXt-ify 11:11 Инвертированное узкое место 12:57 Увеличение размера ядра 15:19 Микродизайн 19:39 Масштабируемость 19:48 Результат Значок создан Freepik с сайта flaticon.com

Comments
  • LightlyTrain - Train Better Models, Faster - No Labels Needed 9 месяцев назад
    LightlyTrain - Train Better Models, Faster - No Labels Needed
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • SHViT (CVPR2024): Single-Head Vision Transformer with Memory Efficient Macro Design 1 год назад
    SHViT (CVPR2024): Single-Head Vision Transformer with Memory Efficient Macro Design
    Опубликовано: 1 год назад
  • ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s – Paper Explained (with animations) 3 года назад
    ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s – Paper Explained (with animations)
    Опубликовано: 3 года назад
  • КАК УСТРОЕН TCP/IP? 1 год назад
    КАК УСТРОЕН TCP/IP?
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок? 1 месяц назад
    Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Генерация авторегрессионных изображений без векторного квантования 1 год назад
    Генерация авторегрессионных изображений без векторного квантования
    Опубликовано: 1 год назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год 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
  • Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение 1 год назад
    Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion 1 год назад
    DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
    Опубликовано: 1 год 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
  • Understanding the Discrete Fourier Transform and the FFT 2 года назад
    Understanding the Discrete Fourier Transform and the FFT
    Опубликовано: 2 года назад
  • ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s 3 года назад
    ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s
    Опубликовано: 3 года назад
  • How AI Taught Itself to See [DINOv3] 4 месяца назад
    How AI Taught Itself to See [DINOv3]
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 3 месяца назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s | Paper Explained 3 года назад
    ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s | Paper Explained
    Опубликовано: 3 года назад
  • Diffusion Models (DDPM & DDIM) - Easily explained! 1 год назад
    Diffusion Models (DDPM & DDIM) - Easily explained!
    Опубликовано: 1 год назад
  • Что происходит с нейросетью во время обучения? 8 лет назад
    Что происходит с нейросетью во время обучения?
    Опубликовано: 8 лет назад
  • JEPA - A Path Towards Autonomous Machine Intelligence (Paper Explained) 3 года назад
    JEPA - A Path Towards Autonomous Machine Intelligence (Paper Explained)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Variational Score Distillation (VSD) Helps Create Amazing 3D Scenes From Text Prompts 10 месяцев назад
    Variational Score Distillation (VSD) Helps Create Amazing 3D Scenes From Text Prompts
    Опубликовано: 10 месяцев 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