.RL - нейронные сети: новости, туториалы, люди, история
Andrei Li
14 episodes
1 week ago
Все о нейронных сетях простым языком. Обзор фреймворков, рекомендации по использованию, советы, последние релизы библиотек. Глубокое обучение с использованием табличных данных, графических, музыкальных, видео файлов, графовых и 3D моделей. Исследование внутренностей библиотек deep learning, таких как PyTorch, TensorFlow, Apache MXNet, Torch. Разбор интервью ведущих экспертов по нейронным сетям. Комментарии к последними событиям из мира искуственного интеллекта. Регресионные, классификационные модели глубокого обучения, обучения с подкреплением или reinforcement learning и модели без учителя.
All content for .RL - нейронные сети: новости, туториалы, люди, история is the property of Andrei Li and is served directly from their servers
with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Все о нейронных сетях простым языком. Обзор фреймворков, рекомендации по использованию, советы, последние релизы библиотек. Глубокое обучение с использованием табличных данных, графических, музыкальных, видео файлов, графовых и 3D моделей. Исследование внутренностей библиотек deep learning, таких как PyTorch, TensorFlow, Apache MXNet, Torch. Разбор интервью ведущих экспертов по нейронным сетям. Комментарии к последними событиям из мира искуственного интеллекта. Регресионные, классификационные модели глубокого обучения, обучения с подкреплением или reinforcement learning и модели без учителя.
Как происходит процесс оптимизации в глубоком обучении?
.RL - нейронные сети: новости, туториалы, люди, история
6 minutes 37 seconds
5 years ago
Как происходит процесс оптимизации в глубоком обучении?
Объяснение процесса стохастического градиентного спуска. Обзор оптимизаторов. Краткий экскурс в оптимизатор Adam.
https://reinforcementlearning.ru
andreiliphd@gmail.com
.RL - нейронные сети: новости, туториалы, люди, история
Все о нейронных сетях простым языком. Обзор фреймворков, рекомендации по использованию, советы, последние релизы библиотек. Глубокое обучение с использованием табличных данных, графических, музыкальных, видео файлов, графовых и 3D моделей. Исследование внутренностей библиотек deep learning, таких как PyTorch, TensorFlow, Apache MXNet, Torch. Разбор интервью ведущих экспертов по нейронным сетям. Комментарии к последними событиям из мира искуственного интеллекта. Регресионные, классификационные модели глубокого обучения, обучения с подкреплением или reinforcement learning и модели без учителя.