Лекция. Генеративные модели, автоэнкодеры
Занятие ведёт Никита Балаганский. Ссылка на материалы занятия: https://www.notion.so/1-08644d3c48c34... --- --- Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале. Поддержать канал можно по ссылке https://dls.samcs.ru/support За нашими новостями можно следить здесь: Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news Официальный сайт: https://dls.samcs.ru/ Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt ФПМИ МФТИ Официальный сайт: https://mipt.ru/education/schools/fpmi https://vk.com/miptfpmi — сообщество ФПМИ https://t.me/fpmi_mipt — канал ФПМИ в ТГ https://vk.com/abitu — сообщество абитуриентов https://t.me/fpmi_abitu — ТГ-чат абитуриентов https://t.me/fpmi_abitu_master — все о магистерских программах ФПМИ Магистратура: https://mipt.ru/education/departments... Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/ Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/ Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments...

Семинар. Автоэнкодеры

Lecture: Generative Models. Generative Adversarial Networks

► 27. Tokenization, Embeddings | Курс Нейронные Сети.

Лекция. Архитектуры CNN

Генеративные модели. Лекция 1. Роман Исаченко.

Encoder vs Decoder | Главные отличия на собеседовании NLP инженера

Лекция 5. Генеративные модели

Лекция. Трансформеры. Self-Attention

Современные методы машинного обучения в прикладных задачах биоинформатики (Назар Бекназаров)

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

Lecture: Convolutional Neural Networks

СПбГУ -- 2022.11.23 -- Вариационные автокодировщики

Машинное обучение (Machine Learning) для начинающих - Что нужно знать в 2024?

Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин

Лекция. Регуляризация в Deep Learning

Гайнцева Т.А. - Введение в глубокое обучение - 10. Автоэнкодеры и генеративные состязательные сети

Семантическая сегментация. Трюки: Deconvolution, Dilated Convolution

Диффузионные модели с динамически меняющимся размером

Лекция 2 | Архитектуры и оптимизации attention-a

