Лекция 5. Базовые Свёрточные Архитектуры

[2024/10/08] Лекция 5. Базовые свёрточные архитектуры (Антон Конушин)

Конушин А.С. - Компьютерное зрение - 5. Базовые свёрточные архитектуры

Основы глубинного обучения, лекция 5 — Оптимизация в глубинном обучении, свёрточные архитектуры

ФКН ВШЭ — дистанционные занятия

Лекция 5 - CNN

Лекция 5. Архитектура сверточных нейросетей. Transfer learning. Татьяна Гайнцева

МФК по Data Science

Архитектуры нейронных сетей. Часть 1: Базовые архитектуры

AI Data Scientist

Современные методы машинного обучения, лекция 5 — архитектуры свёрточных сетей

ФКН ВШЭ — дистанционные занятия

DL2022: Архитектуры свёрточных нейронных сетей, часть 1 – чемпионы ImageNet и их «родственники»

Alexander D'yakonov

СПбГУ -- 2022.10.05 -- Сверточные архитектуры и начало распознавания объектов

Sergey Nikolenko

Глубокое обучение. Лекция 5. Обратное распространение через сверточные слои (2019-2020)

Евгений Разинков

Лекция 5. Нейронные сети

Техно-Маг

Глубокое обучение. Лекция 6. Pooling-слои. Свойства сверточных слоев. Архитектура VGG.

Евгений Разинков

Лекция. Архитектуры CNN

Deep Learning School

Свёрточные нейронные сети

Самостоятельная работа

Лекция. Сверточные нейронные сети

Deep Learning School

Лекция 5. Глубокое обучение (DeepLearning). (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

Computer Science Center

5. Сверточные нейронные сети | Краткий курс по нейронным сетям

AI Data Scientist

[2024/10/09 Лек 5] Сверточные нейросетевые архитектуры (Влад Шахуро)

Computer Vision

Лекция 5. Нейронные сети. Представление о DeepLearning

Computer Science Center