Нейронные сети
#Нейросети

#video
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🎥 Нейронные сети Лекция 1
👁 2 раз ⏳ 4808 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 2
👁 1 раз ⏳ 4875 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 3
👁 1 раз ⏳ 3035 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 4
👁 1 раз ⏳ 4726 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 5
👁 1 раз ⏳ 4730 сек.
Сети с обратными связями. Сети Кохонена и Гроссберга, Хопфилда. Instar и Outstar. Устойчивость (Ляпунов) для сетей Хопфилда.

🎥 Нейронные сети Лекция 6
👁 1 раз ⏳ 3174 сек.

Нейронные сети
#Нейросети

#video больше видео у нашем каталоге https://vk.com/videos-3183750

🎥 Нейронные сети Лекция 1
👁 1113 раз ⏳ 4808 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 2
👁 100 раз ⏳ 4875 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 3
👁 50 раз ⏳ 3035 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 4
👁 58 раз ⏳ 4726 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 5
👁 63 раз ⏳ 4730 сек.
Сети с обратными связями. Сети Кохонена и Гроссберга, Хопфилда. Instar и Outstar. Устойчивость (Ляпунов) для сетей Хопфилда.

🎥 Нейронные сети Лекция 6
👁 86 раз ⏳ 3174 сек.

Нейронные сети
#Нейросети

#video

🎥 Нейронные сети Лекция 1
👁 1152 раз ⏳ 4808 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 2
👁 103 раз ⏳ 4875 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 3
👁 54 раз ⏳ 3035 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 4
👁 59 раз ⏳ 4726 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 5
👁 65 раз ⏳ 4730 сек.
Сети с обратными связями. Сети Кохонена и Гроссберга, Хопфилда. Instar и Outstar. Устойчивость (Ляпунов) для сетей Хопфилда.

🎥 Нейронные сети Лекция 6
👁 90 раз ⏳ 3174 сек.

​Шок-контент: тут оказывается TensorFlow окончательно проиграл конкуренцию PyTorch

Об этом на днях заявили в Google. С этого момента все исследования и продукты гугла потихоньку переезжают на JAX.

#google #нейросети

​​Nvidia показала нейросеть eDiff-I, превращающую схематичные рисунки в фотореалистичные картинки c мгновенной передачей стилей и «рисованием» словами

Как раз год назад компания сильно прокачала нейронку GauGAN. Она могла генерировать картины с разными объектами и ландшафтами — достаточно было выбрать нужную кисть. eDiff-I похожа по функциональности. Но если GauGAN была ограничена только кистями, встроенными в редактор, то в eDiff-I объекты задаются словами! То есть, нарисовать можно абсолютно всё.

Исходников пока нет, но судя по предыдущим разработкам компании, это дело времени. Обычно они охотно ими делятся. Посмотреть и почитать подробнее можно на страничке проекта: https://deepimagination.cc/eDiffi/

#нейросети #ии #инструменты