Курсы Лекторы Материалы О проекте
Курсы Лекторы Материалы О проекте
О проекте
Вход
Войти
Лекция 12. Нейронные сети
Лекция из курса:
Машинное обучение для решения прикладных задач
Артамонов Сергей Александрович
Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.
Лекция 12. Нейронные сети
Видео закончится через
NaN:NaN
00:00
00:00
00:19
Следующая секция начнется через 02:41
Приветствие. Тема лекции
02:41
Следующая секция начнется через 02:41
Что делает линейная регрессия?
08:41
Следующая секция начнется через 02:41
Перцептрон Розенблатта
25:33
Следующая секция начнется через 02:41
XOR problem
34:53
Следующая секция начнется через 02:41
Вывод
36:52
Следующая секция начнется через 02:41
Преимущества нейросетей. "Белые пятна"
39:52
Следующая секция начнется через 02:41
Нейронные сети (моделирование задачи)
51:41
Следующая секция начнется через 02:41
Дополнение
Свернуть таймкоды
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p

Лекция 12. Нейронные сети

00:19
Следующая секция начнется через 02:41
Приветствие. Тема лекции
02:41
Следующая секция начнется через 02:41
Что делает линейная регрессия?
08:41
Следующая секция начнется через 02:41
Перцептрон Розенблатта
25:33
Следующая секция начнется через 02:41
XOR problem
34:53
Следующая секция начнется через 02:41
Вывод
36:52
Следующая секция начнется через 02:41
Преимущества нейросетей. "Белые пятна"
39:52
Следующая секция начнется через 02:41
Нейронные сети (моделирование задачи)
51:41
Следующая секция начнется через 02:41
Дополнение
Свернуть таймкоды