[DeepBayes] День 2, лекция 4. Регуляризация нейронных сетей (Евгений Соколов)

[DeepBayes] День 1, лекция 1. Обзор нейросетевых архитектур (Евгений Соколов)Подробнее

Курс «Машинное обучение 2». Лекция 4 (Евгений Соколов)Подробнее

[DeepBayes] День 5, лекция 2. Байесовские нейросети (Дмитрий Молчанов)Подробнее

[DeepBayes] День 4, лекция 2. Гауссовские процессы и байесовская оптимизация (Евгений Бурнаев)Подробнее

[DeepBayes] День 2, лекция 3. Обзор библиотек глубинного обучения (Арсений Ашуха)Подробнее

Машинное обучение 1, лекция 4 — градиентные методы, регуляризацияПодробнее

[DeepBayes] День 5, лекция 3. Вариационный дропаут (Дмитрий Молчанов)Подробнее

Лекция 2.5: Регуляризация.Подробнее

Лекция 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)Подробнее

[DeepBayes] День 2, лекция 2. Масштабируемые байесовские методы (Дмитрий Ветров)Подробнее

[DeepBayes] День 2. Семинар по вариационному автокодировщику (Арсений Ашуха, Кирилл Струминский)Подробнее

Лекция 4. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 2Подробнее

Курс «Машинное обучение 1». Лекция 4 (Евгений Соколов)Подробнее