Zum Hauptinhalt
Side panel
Course search
Schließen
Course search
Toggle search input
Deutsch (de_old)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Log in
Нейронні мережі
Course search
Schließen
Course search
Toggle search input
Вибір дисциплін
Einklappen
Ausklappen
Вибір дисциплін
Einklappen
Ausklappen
Обрати дисципліни
Статистика вибору дисциплін ВМУ
Результати вибору дисциплін
Open course index
Open block drawer
Home
Kurse
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Нейронні мережі
Модуль №2
Метод кросвалідації
Метод кросвалідації
Abschlussbedingungen
Klicken Sie auf '
Метод кросвалідації
', um die Ressource zu öffnen
Previous activity
Коментар до Л.р. №2
Next activity
Приклад врахування незбалансованих даних
Direkt zu:
Direkt zu:
Новини
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
Машинне навчання. Prometheus
Нейронні мережі та глибинне навчання. Coursera
Згорткові нейронні мережі. Coursera
Налаштування параметрів нейронних мереж. Coursera
Singh A. Hands-On Python Deep Learning for the Web
Візуалізація нейронної мережі
Математика машинного навчання коротко
Програмування Python для інженерів та науковців
Лабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон класифікації та регресії
Конспект. Лекція 1.
Приклад затухаючого градієнта
Презентація №1. Глибинні нейронні мережі прямого поширення сигналу
Презентація №2. Навчання нейронних мереж
Лекція 1. Нейронні мережі
Лекція 2. Навчання нейронних мереж
Презентація 2. Навчання нейронних мереж
Коментарі до Л.р. №1
Коментар до Л.р. №1
Презентація №3. Згорткові нейронні мережі
Лабораторна робота №2. Обробка зображень. Згорткові нейромережі
Презентація №4. Комп'ютерний зір
Коментар до Л.р. №2
Приклад врахування незбалансованих даних
Презентація №4. Перенесання навчання (2га частина)
Лабораторна робота №3. Перенесення навчання
Лекція. Ансамблеве навчання. Переніс навчання
Коментар до Л.р. №3
Конспект. Згорткові мережі
Презентація. Генеративні мережі
Лекція. Генеративні нейромережі
Приклад GAN (на наборі fashion-mnist)
Лабораторная робота №4. Генерування зображень
файл fashion-mnist.csv
Презентація. Рекурентні нейронні мережі
Лекція. Рекурентні нейронні мережі
Презентація. LSTM нейронні мережі
Лекція. LSTM мережі
Лабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів
Конспект. Часові ряди
What is Recurrent Neural Networks (RNN)
GRU Recurrent Neural Networks – A Smart Way to Predict Sequences in Python
ResNet-LSTM
Презентація. Обробка текстових даних
Лекція. Обробка текстових даних
Лабораторна робота №6. Обробка текстових даних
Лекція. Обробка аудіо даних
Приклад обробки аудіо даних
Лекція №12. Налаштування параметрів нейронних мереж
Завантаження сертифікатів
Екзамен теорія
Екзамен практика