• 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

Объяснение автоэнкодера — глубокие нейронные сети скачать в хорошем качестве

Объяснение автоэнкодера — глубокие нейронные сети 5 лет 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...
Объяснение автоэнкодера — глубокие нейронные сети
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Объяснение автоэнкодера — глубокие нейронные сети в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Объяснение автоэнкодера — глубокие нейронные сети 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 Объяснение автоэнкодера — глубокие нейронные сети 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



Объяснение автоэнкодера — глубокие нейронные сети

#наукаоданных #машинноеобучение #нейронныесети Автоэнкодер — это нейронная сеть, которая обучается копировать входные данные в выходные. Автоэнкодер можно разделить на две части: кодер и декодер. Кодер — это отображение входного пространства в скрытое пространство меньшей размерности (слой бутылочного горлышка). На данном этапе речь идёт лишь о низкоразмерном представлении данных без учителя. И здесь происходит лишь снижение размерности, аналогично тому, что делает PCA. Потенциал автокодировщиков заключается в их нелинейности, что позволяет модели получать более мощные обобщения по сравнению с PCA и восстанавливать входные данные со значительно меньшими потерями информации. Декодер — это отображение из низкоразмерного латентного пространства в пространство реконструкции с размерностью, равной размерности входного пространства. Выходные данные в пространстве реконструкции близки к входным, но есть некоторая потеря информации, которая называется ошибкой реконструкции. Одним из возможных вариантов использования автокодировщиков является обнаружение аномалий. Это более полезно, когда отрицательных случаев очень мало, а классы несбалансированы, но может использоваться и в обычных сценариях, где маркировка затруднена.

Comments
  • Anomaly Detection with AutoEncoders using Tensorflow 5 лет назад
    Anomaly Detection with AutoEncoders using Tensorflow
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации 1 год назад
    Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации
    Опубликовано: 1 год назад
  • Простое объяснение автоэнкодеров 6 лет назад
    Простое объяснение автоэнкодеров
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 2 месяца назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    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
  • Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium] 3 месяца назад
    Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Все, что вам нужно знать о теории управления 3 года назад
    Все, что вам нужно знать о теории управления
    Опубликовано: 3 года 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
  • Что такое автоэнкодер? | Двухминутные доклады №86 9 лет назад
    Что такое автоэнкодер? | Двухминутные доклады №86
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Вариационные автоэнкодеры 7 лет назад
    Вариационные автоэнкодеры
    Опубликовано: 7 лет 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
  • Autoencoders Explained Easily 5 лет назад
    Autoencoders Explained Easily
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Алгоритмы на Python 3. Лекция №1 8 лет назад
    Алгоритмы на Python 3. Лекция №1
    Опубликовано: 8 лет назад
  • 178 - An introduction to variational autoencoders (VAE) 5 лет назад
    178 - An introduction to variational autoencoders (VAE)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Time Series Data Analysis using SQL 4 года назад
    Time Series Data Analysis using SQL
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC] 3 недели назад
    Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]
    Опубликовано: 3 недели назад
  • ГИПОТЕЗА КАКЕЯ: От детской загадки до преобразования Фурье | LAPLAS 13 часов назад
    ГИПОТЕЗА КАКЕЯ: От детской загадки до преобразования Фурье | LAPLAS
    Опубликовано: 13 часов назад
  • Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5 4 года назад
    Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5
    Опубликовано: 4 года назад
  • Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана 2 года назад
    Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана
    Опубликовано: 2 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