Что происходит во время процесса оптимизации в нейронной сети?
Объяснение процесса оптимизации нейронной сети.
andreiliphd
Лекция 12. Тематическое моделирование: NMF, pLSA, LDA, ARTM, NTM, ABAE
Лекция №12 курса «Введение в обработку естественного языка » (осень 2019). Преподаватель — Антон Михайлович Алексеев Страница лекции на ...
Computer Science Center
Лекция 4. Логистическая регрессия. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
То же видео, но с улучшенным звуком https://youtu.be/NO4KSNbsXZE (tnx to Denis Cera, Oleg Butko) На 4-ой лекции обсудим еще один важный класс ...
Yury Kashnitsky
Александр Гасников - Безградиентные методы решения задач оптимизации
Александр Гасников - Безградиентные методы решения задач оптимизации из анализа данных и моделирования больших сетей.
Dev Battle
Как обучить нейронную сеть?
Как обучить нейронную сеть? Что такое Loss, Градиентный Спуск и Backpropagation? Узнайте в этом видео! Нейронные сети обучаются с помощью ...
Дмитрий Коробченко
Лекция 4. Логистическая регрессия. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
For lectures in English, check out this playlist https://bit.ly/2zY6Xe2 Это видео совпадает с https://bit.ly/2qdDsPJ только звук улучшен (Denis Cera, Oleg Butko) ...
Yury Kashnitsky
Методы оптимизации 9. Введение в стохастическую оптимизацию
Дата лекции: 6.11.2019 Лектор: Катруца А.М. Снимал и монтировал: Роман Климовицкий.
Лекторий ФПМИ
Data Mining #5 / Метод опорных векторов [Технострим]
Лекция №5 "Метод опорных векторов" Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных" или "Data Mining" Техносфера Mail.ru ...
Технострим Mail.Ru Group
Защита докторской диссертации А.В.Гасникова
Optimization and Statistics in MIPT
Методы оптимизации 7. Градиентный спуск
3:15 - Особенности численного решения 7:05 - Критерии остановки 10:55 - Оракул 14:15 - Информация о задаче 15:15 - Вычисление следующей точки ...
Лекторий ФПМИ
Беседа с Константином Воронцовым
В рамках открытого курса машинного обучения https://github.com/Yorko/mlcourse_open пообщались с Константином Вячеславовичем, узнали, как у него ...
Yury Kashnitsky
Лекция 1 | Машинное обучение (2013/14) | Игорь Кураленок | CSC | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Машинное обучение (2013/14) | Лектор: Игорь Кураленок | Организатор: Computer Science Center Смотрите это видео на Лекториуме: ...
Лекториум
Линейная классификация // Линейные алгоритмы в анализе данных
Изучаем постановку задачи линейной классификации; сигмоиду, логистическую функцию потерь; вывод формулы для логистической регрессии.
Команда ВКонтакте
4. Линейная регрессия и градиентный спуск
задача регрессии - линейная регрессия - многомерная оптимизация, градиентный спуск - частная производная - алгоритм градиентного спуска ...
Gomel Data Science Community
Обучение нейронных сетей | Глубокие нейронные сети на Python
Краткий обзор методов обучения нейронных сетей. Страница курса - http://www.asozykin.ru/courses/nnpython. Обучение нейронной сети – подбор весов ...
Andrey Sozykin
099. Основные этапы и методы поисковой оптимизации – Сергей Царик
Сергей Царик, Школа вебмастеров: «Основные этапы и методы поисковой оптимизации». Тест для самопроверки: https://events.yandex.ru/surveys/2658 ...
Платон Яндекс
Методы оптимизации 8. Сопряжённые градиенты, тяжелый шарик, ускоренный градиентный метод Нестерова
Студсовет ФПМИ МФТИ
Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
слайды лекции: https://vk.com/doc83865491_454180587?hash=37e49000cda3837459&dl=088a76281b090b67e5.
Deep Learning School
РК6. Методы оптимизации. Методика тестирования алгоритмов поисковой оптимизации
Проблема выбора наилучших алгоритмов оптимизации для различных классов целевых функций. Организация экспериментального тестирования ...
Робототехника и комплексная автоматизация
Машинное обучение. Прогнозирование временных рядов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Прогнозирование временных рядов – это специальный случай задачи регрессии, в которой объекты выборки линейно упорядочены по времени.
Компьютерные науки
Наглядная выпуклая оптимизация и приложения (Александр Гасников, МФТИ)
Из курса лекций Байкальских чтений 2016. Смотрите другие отснятые лекции, узнавайте о предстоящих мероприятиях: Группа ВК: ...
sibscience
[DeepBayes] День 1, лекция 3. Дмитрий Кропотов. Введение в стохастическую оптимизацию
ФКН ВШЭ
Градиентный бустинг и XGBoost
Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ittensive.com.
Центр digital профессий ITtensive
О факультете компьютерных наук, поступлении в магистратуру и особенностях обучения в НИУ ВШЭ
Запись трансляции Дня открытых дверей ФКН НИУ ВШЭ. 11 апреля 2020 года. Сайт факультета компьютерных наук - https://cs.hse.ru.
ФКН ВШЭ
[DeepBayes] День 2, лекция 3. Арсений Ашуха. Обзор библиотек глубинного обучения
ФКН ВШЭ
Машинное обучение. Метрические методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Метод ближайшего соседа является, пожалуй, самым простым методом классификации. Разбирая один за другим его недостатки, мы приходим к ...
Компьютерные науки
Информатика 9 класс (Урок№4 - Математическое моделирование. Контрольная работа.)
Информатика 9 класс Урок№4 - Математическое моделирование. Контрольная работа. Изучим понятие математической модели. Рассмотрим задачи ...
LiameloN School
LightGBM
Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ittensive.com.
Центр digital профессий ITtensive
Лекция №2 Управляемые системы и принцип максимума Понтрягина
На лекции рассказывается об управляемых системах, описываемых дифференциальными уравнениями. Сформулирован принцип максимума ...
Roman Shamin
Оптимизаторы в Keras, формирование выборки валидации | #10 нейросети на Python
Вы узнаете как использовать оптимизаторы градиентного спуска пакета Keras, какие они существуют. Увидите способы разбиения обучающего ...
selfedu
6. Многослойные нейросети и введение в PyTorch: семинар
На семинаре наглядно демонстрируется работа полносвязных многослойных нейросетей с помощью платформы TensorFlow Playground. Далее ...
Deep Learning School
Глубокое обучение с MATLAB - Оптимизация параметров и гиперпараметров сети
В этом видео вы узнаете как настраивать опции для оптимизации параметров сети. Также будет рассмотрен вопрос об оптимизации гиперпараметров ...
MATLABinRussia
Интервью с Борисом Теодоровичем Поляком
Представитель послевоенного поколения, отличник из интеллигентной московской семьи, настойчиво прокладывающий свой путь в науку вопреки всем ...
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН
5. Модель нейрона: лекция
Время начинать изучать нейросети! Чтобы понять, как они работают, необходимо понимать работу одного нейрона. На этом занятии речь как раз идёт ...
Deep Learning School
[DeepBayes] День 5, лекция 1. Дмитрий Ульянов. Неявные генеративные модели
ФКН ВШЭ
Предсказание последовательностей в TensorFlow | Технострим
Мероприятие: Moscow Data Science Meetup, 01.09.2017 Выступающий: Денис Дусь, InData Labs Обсудим особенности построения TensorFlow-графов ...
Технострим Mail.Ru Group
Лекция 5. Введение в Text Mining
Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_action Репозиторий курса на гитхабе: https://github.com/vkantor/MIPT_Data_Mining_In_Action_2016.
Data Mining in Action
9. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Рекуррентные сети | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/Fyv9 Задание: https://goo.gl/62aEp1 Подробнее о курсе: https://goo.gl/RSvnLF Другие лекции курса: ...
Технострим Mail.Ru Group
Методы оптимизации 11. Проксимальные методы, введение.
Студсовет ФПМИ МФТИ
021. Обучение с подкреплением - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
[Открытые лекции]: Дифференцируемое программирование на основе нейросетей
Антон Осокин, ведущий научный сотрудник Лаборатории компании Samsung За последние несколько лет технологии глубинного обучения позволили ...
ФКН ВШЭ
007. Линейные методы классификации. Логистическая регрессия. - К. В. Воронцов
Курс "Машинное обучение"
Компьютерные науки