Лекция. Генеративные модели. Генеративно-состязательные сети
The class is taught by Nikita Balagansky. Link to the first part on generative models: • Лекция. Генеративные модели, автоэнкодеры --- --- Deep Learning School at MIPT Faculty of Applied Mathematics and Mathematics Every six months, we launch a new iteration of our two-semester, hands-on online course on deep learning. Admissions are held in August-September and January-February. You can support the channel at https://dls.samcs.ru/support You can follow our news here: Our TG channel: https://t.me/deep_learning_school_news Official website: https://dls.samcs.ru/ Official VK group: https://vk.com/dlschool_mipt MIPT Faculty of Applied Mathematics and Mathematics Official website: https://mipt.ru/education/schools/fpmi https://vk.com/miptfpmi — MIPT community https://t.me/fpmi_mipt — MIPT channel on Telegram https://vk.com/abitu — Applicant community https://t.me/fpmi_abitu — Applicant Telegram chat https://t.me/fpmi_abitu_master — All about MIPT master's programs Master's degree: https://mipt.ru/education/departments... Online Master's Program in Modern Combinatorics: http://omscmipt.ru/ Online Master's Program in Digital Economy: http://digec.online/ FPMI Laboratories: https://mipt.ru/education/departments...

Семинар. Генеративные модели. Генеративно-состязательные сети

Лекция. Генеративные модели, автоэнкодеры

Lecture: Convolutional Neural Networks

Прикладные задачи анализа данных, лекция 1 — Генеративно-состязательные сети

Генеративные языковые модели / Александр Прошунин (Холдинг Т1)

Введение в графовые нейронные сети

Diffusion Models: DDPM | Generative AI Animated

Лекция. Архитектуры CNN

Подробнее о скрытом пространстве нейронных сетей и генеративных сетях
![Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]](https://i.ytimg.com/vi/QI7oUwNrQ34/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDz0E4MWk9wsmjc3xMrK9fiXiDDdg)
Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Лекция 1. Введение в машинное обучение.

Семантическая сегментация. Трюки: Deconvolution, Dilated Convolution

Лекция. Контестные эмбеддинги. Word2Vec.

#51. Генеративно-состязательные сети (GAN) | Нейросети на PyTorch

Understanding GANs (Generative Adversarial Networks)

Лекция. Полносвязная нейронная сеть

Генеративные модели в Computer Vision

Введение в рекуррентные нейронные сети | #19 нейросети на Python

Главная проблема ИИ, которую никто не может решить

