ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Coding Variational Auto-Encoder | Image Generation with Neural Networks using TensorFlow | GAN 04

autoencoder in tensorflow

gan in TensorFlow

autoencoder

variational autoencoder

kl divergence

style transfer

deep cnn autoencoder

generative adversarial network

tensorflow tutorial

autoencoder tutorial

autoencoder neural network python

neural style transfer tensorflow 2

generative ai with TensorFlow

reparameterization trick

gradient descent

what is tensorflow

tensorflow vs pytorch

ai news

ai applications

stable diffusion

Автор: Nileg Production

Загружено: 2024-08-06

Просмотров: 190

Описание: Welcome to our course on Gan(Generative Adversarial Networks) or Image Generation with Neural Networks using TensorFlow. In this video, we'll talk about Variational Autoencoders or VAE and implement them using the Python TensorFlow framework. Variational Autoencoder architecture is a self-supervised or unsupervised machine-learning technique that helps us generate new images using random samples that belong to normal distribution. We'll learn about parameterization techniques and also cover the theory of the Kullback-Leibler Divergence loss function. This course will cover topics like GANs ( generative adversarial networks ), autoencoders, variational autoencoders, style transfer, and generative AI in TensorFlow. Get ready to dive into the world of image generation using neural networks!

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Coding Variational Auto-Encoder | Image Generation with Neural Networks using TensorFlow | GAN 04

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]