Neural Networks | Нейронные сети
11.6K subscribers
802 photos
184 videos
170 files
9.45K links
Все о машинном обучении

По всем вопросам - @notxxx1

№ 4959169263
Download Telegram
🎥 Константин Маланчев: «Как машинное обучение помогает астрофизикам исследовать Вселенную»
👁 1 раз 4013 сек.
21 марта в Музее космонавтики состоялась третья лекция цикла «Космос и технологии» на тему «Как машинное обучение помогает астрофизикам исследовать Вселенную».

Последние десятилетия объёмы астрофизических данных растут экспоненциальным темпом, резко опережая рост числа астрофизиков. Для того, чтобы справиться с таким потоком информации, привлекаются всё новые методы обработки данных: современная статистика, фильтрация данных в реальном времени, привлечение волонтеров и, наконец, методы машинного обучения.
🎥 Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 1 - Introduction
👁 1 раз 3954 сек.
Professor Emma Brunskill, Stanford University
http://onlinehub.stanford.edu/

Professor Emma Brunskill
Assistant Professor, Computer Science
Stanford AI for Human Impact Lab
Stanford Artificial Intelligence Lab
Statistical Machine Learning Group

To follow along with the course schedule and syllabus, visit: http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html

To get the latest news on Stanford’s upcoming professional programs in Artificial Intelligence, visit: http://learn.stanford.edu/AI.html

To view a
🎥 Deep Learning with PyTorch Workshop - Mar 20 2019
👁 1 раз 8447 сек.
Event link: https://www.meetup.com/dsnet-blr/events/260057993/

Code links:
1. PyTorch Basics: https://jvn.io/aakashns/e5cfe043873f4f3c9287507016747ae5

2. Linear Regression:
https://jvn.io/aakashns/e556978bda9343f3b30b3a9fd2a25012

3. Logistic Regression:
https://jvn.io/aakashns/a1b40b04f5174a18bd05b17e3dffb0f0

For questions and discussions, join our Slack Group at http://dsindia.org , and then go to the #pytorch-workshop channel
​5 New Generative Adversarial Network (GAN) Architectures For Image Synthesis

🔗 5 New Generative Adversarial Network (GAN) Architectures For Image Synthesis
AI image synthesis has made impressive progress since Generative Adversarial Networks (GANs) were introduced in 2014. GANs were originally only capable of generating small, blurry, black-and-white pictures, but now we can generate high-resolution, realistic and colorful pictures that you can hardly distinguish from real photographs. Here we have summarized for you 5 recently introduced GAN architectures …
​Нейронные сети для форекс. Обучение нейронной сети для прогнозирования движения валют на форекс. Exс

🔗 Нейронные сети для форекс. Обучение нейронной сети для прогнозирования движения валют на форекс. Exс
Написал нейронную сеть в эксель: 10 входов, один скрытый слой с 6 нейронами, 2 выходных нейрона. Кому интересно http://forex-bonus.online/archives/7?unapproved=2&moderation-hash=b708ae4d52c54a6357638024ec964263#comment-2 Прогнозирует направление движения цены евро доллара на следующий дневной бар после выхода новости по процентной ставке в США. Не сложно переделать под другие задачи.
🎥 Ask a Machine Learning Engineer Anything (live) | March 2019
👁 1 раз 3607 сек.
Ask machine learning engineer anything!

Every month or so I host a livestream session on my channel where I answer your questions live on stream. Don't worry if your question doesn't get answered, message me anytime and I'll do my best to get back to you.

Thanks for stopping by :)

CONNECT:
Web - http://bit.ly/mrdbourkeweb
Quora - http://bit.ly/mrdbourkequora
Medium - http://bit.ly/mrdbourkemedium
Twitter - http://bit.ly/mrdbourketwitter
LinkedIn - http://bit.ly/mrdbourkelinkedin
Email updates: http://b
🎥 Overview of differential equations | Chapter 1
👁 1 раз 1636 сек.
How do you study what cannot be solved?
Home page: https://3blue1brown.com/
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/de1thanks

Steven Strogatz NYT article on the math of love:
https://opinionator.blogs.nytimes.com/2009/05/26/guest-column-loves-me-loves-me-not-do-the-math/

If you're looking for books on this topic, I'd recommend the one by Vladimir Arnold, "Ordinary Differential Equations"

Also, more Strogatz fun, you may enjoy his text "Nonlinear Dynamics And Chaos"

------------

If you want t