Перейти к содержимому

Почему свёрточные нейросети выглядят ТАК?

CodeEmporium

0:00 / 0:00

Почему свёрточные нейросети выглядят ТАК?

8 316 просмотров · 1 мес. назад
CodeEmporium
159 тыс. подписчиков
8 316 просмотров · 1 мес. назад
Как и почему сверточные нейронные сети выглядят именно так? Давайте обсудим это ОБО МНЕ ⭕ Подписаться: https://www.youtube.com/c/CodeEmporiu... 📚 Блог на Medium:   / dataemporium   💻 Github: https://github.com/ajhalthor 👔 LinkedIn:   / ajay-halthor-477974bb   РЕСУРСЫ [1 📚] LeNet-1 (хорошая статья для понимания того, как строятся CNN): https://masters.donntu.ru/2012/fknt/u... [2 📚] Статья о LeNet-5: http://vision.stanford.edu/cs598_spri... [3 📚] Статья об AlexNet: https://proceedings.neurips.cc/paper_... [4 📚] Статья о ResNet: https://arxiv.org/pdf/1512.03385 [5 📚] Статья о U-Net: https://arxiv.org/pdf/1505.04597 [6 📚] Статья о YOLO: https://arxiv.org/pdf/1506.02640 [7 📚] Статья о Transformer: https://arxiv.org/pdf/1706.03762 ПЛЕЙЛИСТЫ С МОЕГО КАНАЛА ⭕ Обучение с подкреплением:    • Reinforcement Learning 101   Обработка естественного языка:    • Natural Language Processing 101   ⭕ Трансформеры с нуля:    • Transformers from scratch   ⭕ Плейлист ChatGPT:    • ChatGPT   ⭕ Сверточные нейронные сети:    • Convolution Neural Networks   ⭕ Математика, которую вы должны знать:    • The Math You Should Know   ⭕ Теория вероятностей для машинного обучения:    • Probability Theory for Machine Learning   ⭕ Программирование для машинного обучения:    • Code Machine Learning   МАТЕМАТИЧЕСКИЕ КУРСЫ (7-дневная бесплатная пробная версия) 📕 Математика для машинного обучения: https://imp.i384100.net/MathML 📕 Математический анализ: https://imp.i384100.net/Calculus 📕 Статистика для анализа данных: https://imp.i384100.net/AdvancedStati... 📕 Байесовская статистика: https://imp.i384100.net/BayesianStati... 📕 Линейная алгебра: https://imp.i384100.net/LinearAlgebra 📕 Вероятность: https://imp.i384100.net/Probability ДРУГИЕ СВЯЗАННЫЕ КУРСЫ (7-дневная бесплатная пробная версия) 📕 ⭐ Специализация по глубокому обучению: https://imp.i384100.net/Deep-Learning 📕 Python для всех: https://imp.i384100.net/python 📕 MLOps Курс: https://imp.i384100.net/MLOps 📕 Обработка естественного языка (NLP): https://imp.i384100.net/NLP 📕 Машинное обучение в производстве: https://imp.i384100.net/MLProduction 📕 Специализация по науке о данных: https://imp.i384100.net/DataScience 📕 TensorFlow: https://imp.i384100.net/Tensorflow