#48. Введение в автоэнкодеры | Нейросети на PyTorch

Автоэнкодеры. Что это и как работают | #27 нейросети на PythonПодробнее

Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница?Подробнее

#37. Архитектура сети U-Net. Семантическая сегментация изображений | Нейросети на PyTorchПодробнее

Нейросеть для сжатия данных. Автоэнкодеры: объяснение и реализация на tensorflow.Подробнее

Семинар 2. Введение в PyTorch.Подробнее

#49. Вариационные автоэнкодеры (VAE) | Нейросети на PyTorchПодробнее

#50. Реализация вариационного автоэнкодера (VAE) | Нейросети на PyTorchПодробнее

#3. Создание тензоров. Конвертирование в NumPy | Нейросети на PyTorchПодробнее

#38. Реализация U-Net для семантической сегментации изображений | Нейросети на PyTorchПодробнее

Семинар. Введение в библиотеку PytorchПодробнее

PyTorch - полностью соединенная нейронная сетьПодробнее

Практика: многослойный перцептрон и библиотека PyTorch // Введение в нейронные сетиПодробнее

#39. Введение в рекуррентные нейронные сети | Нейросети на PyTorchПодробнее

Семинар. Основы PyTorch. Обучение нейронных сетей.Подробнее

#27. Введение в сверточные нейронные сети CNN | Нейросети на PyTorchПодробнее