00:05:46
#2. Установка PyTorch совместно с CUDA | Нейросети на PyTorch
Описание
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/nn_pytorch
Google Colaboratory: https://colab.google
Установка PyTorch: https://pytorch.org/get-started/locally/
Рекомендуемые видео

#3. Создание тензоров. Конвертирование в NumPy | Нейросети на PyTorch
2 036 просмотров

Нейронная сеть - краткая история триумфа
3 727 просмотров

#1. Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | Нейросети на PyTorch
3 444 просмотров

#3. DEAP - пакет для создания генетических алгоритмов | Генетические алгоритмы на Python
730 просмотров

#55. Трансформеры. QKV Self-Attention | Нейросети на PyTorch
380 просмотров

Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | #1 нейросети на Python
5 907 просмотров

#3. Линейная модель. Понятие переобучения | Машинное обучение
1 775 просмотров

Создаём PBR карты из диффузной текстуры в Substance Painter
3 781 654 просмотров

#54. Идея self-attention в RNN | Нейросети на PyTorch
161 просмотров

#8. Тензоры. Векторно-матричные операции | Нейросети на PyTorch
862 просмотров

#9. Использование CPU и GPU на примере простой НС | Нейросети на PyTorch
1 117 просмотров

#53. Идея механизма attention (внимания) в RNN | Нейросети на PyTorch
225 просмотров

#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер | Python для начинающих
7 711 просмотров

Персептрон - возможности классификации образов, задача XOR | #2 нейросети на Python
2 600 просмотров

Back propagation - алгоритм обучения по методу обратного распространения | #3 нейросети на Python
2 429 просмотров

#10. Оптимизаторы градиентных алгоритмов: RMSProp, AdaDelta, Adam, Nadam | Машинное обучение
779 просмотров

#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки
1 459 просмотров

#12. Алгоритм back propagation. Пример работы | Нейросети на PyTorch
984 просмотров

#12. L1-регуляризатор. Отличия между L1- и L2-регуляризаторами | Машинное обучение
592 просмотров

#10. Персептрон - возможности классификации образов | Нейросети на PyTorch
1 359 просмотров
