• 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

Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных скачать в хорошем качестве

Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных 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...
Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных 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 Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных 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



Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных

В этом видео мы рассказываем о том, почему глубокие нейронные сети (DNN) не могут превзойти модели на основе деревьев, такие как случайный лес или xgboost, на табличных данных. Мы подробно анализируем аргументы, приведенные в статье «Почему модели на основе деревьев всё ещё превосходят глубокое обучение на табличных данных?». Похожие видео ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Почему нейронные сети могут обучиться любой функции:    • Why Neural Networks Can Learn Any Function   Почему нейронные сети глубокие:    • Deep by Design: Why Depth Matters in Neura...   Почему работают остаточные связи:    • Why Residual Connections (ResNet) Work   Зачем нужны активации в нейронных сетях:    • Why We Need Activation Functions In Neural...   Ссылки ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Почему древовидные модели всё ещё превосходят глубокое обучение на табличных данных?: https://arxiv.org/abs/2207.08815 Содержание ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 00:00 — Введение 01:00 — Аргумент 1 — Решение Границы и нерегулярные паттерны 02:37 - Аргумент 2 - Неинформативные признаки 03:49 - Аргумент 3 - Инвариантность вращения 04:46 - Резюме 05:23 - Заключение Подписывайтесь ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🐦 Twitter: @datamlistic   / datamlistic   📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic   📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic   Канал Поддержите ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;) Если вы хотите поддержать канал финансово, мы будем рады пожертвованию в размере стоимости чашки кофе! (полностью добровольное и необязательное) ► Patreon:   / datamlistic   ► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq ► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281 ► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5 ► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a #neuralnetworks #tabulardata #структурированныеданные

Comments
  • AMSGrad - Why Adam FAILS to Converge 3 года назад
    AMSGrad - Why Adam FAILS to Converge
    Опубликовано: 3 года назад
  • Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией 1 год назад
    Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией
    Опубликовано: 1 год назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Deep Learning for SAR Image Analysis 4 месяца назад
    Deep Learning for SAR Image Analysis
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Watching Neural Networks Learn 2 года назад
    Watching Neural Networks Learn
    Опубликовано: 2 года назад
  • Алгоритм памяти, вдохновлённый работой мозга 1 год назад
    Алгоритм памяти, вдохновлённый работой мозга
    Опубликовано: 1 год назад
  • How to Find Log Value Using Log Table - Step by Step 53 минуты назад
    How to Find Log Value Using Log Table - Step by Step
    Опубликовано: 53 минуты 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
  • Сеть Хопфилда: как хранятся воспоминания в нейронных сетях? [Нобелевская премия по физике 2024 го... 3 года назад
    Сеть Хопфилда: как хранятся воспоминания в нейронных сетях? [Нобелевская премия по физике 2024 го...
    Опубликовано: 3 года назад
  • 863: TabPFN: Deep Learning for Tabular Data (That Actually Works!) — with Prof. Frank Hutter 1 год назад
    863: TabPFN: Deep Learning for Tabular Data (That Actually Works!) — with Prof. Frank Hutter
    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
  • Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet] 1 год назад
    Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Why Do Neural Networks Love the Softmax? 2 года назад
    Why Do Neural Networks Love the Softmax?
    Опубликовано: 2 года назад
  • All Machine Learning algorithms explained in 17 min 1 год назад
    All Machine Learning algorithms explained in 17 min
    Опубликовано: 1 год назад
  • Самый важный алгоритм в машинном обучении 1 год назад
    Самый важный алгоритм в машинном обучении
    Опубликовано: 1 год назад
  • Generative Model That Won 2024 Nobel Prize 1 год назад
    Generative Model That Won 2024 Nobel Prize
    Опубликовано: 1 год назад
  • Is the Future of Linear Algebra.. Random? 1 год назад
    Is the Future of Linear Algebra.. Random?
    Опубликовано: 1 год назад
  • TabPFN: Глубокое обучение для табличных данных уже здесь! (объяснение профессора Фрэнка Хаттера) 1 год назад
    TabPFN: Глубокое обучение для табличных данных уже здесь! (объяснение профессора Фрэнка Хаттера)
    Опубликовано: 1 год назад
  • «Мамба» — замена «Трансформерам»? 2 года назад
    «Мамба» — замена «Трансформерам»?
    Опубликовано: 2 года назад
  • Почему работают остаточные соединения (ResNet) 3 года назад
    Почему работают остаточные соединения (ResNet)
    Опубликовано: 3 года 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