L16.3 Сверточные автоэнкодеры и транспонированные свертки

Автор: Sebastian Raschka

Загружено: 2021-04-15

Просмотров: 19546

Описание: Книги Себастьяна: https://sebastianraschka.com/books/

Слайды: https://sebastianraschka.com/pdf/lect...

0:00 Введение
0:18 Свёрточный автоэнкодер
3:29 Регулярная свёртка: 33
6:34 Транспонированная свёртка (ядро 3x3, шаг = 2)
10:27 Регулярная свёртка: шаг = 1
14:43 Регулярная свёртка: выход

-------

Это видео входит в мой курс «Введение в глубокое обучение».

Следующее видео:    • L16.4 A Convolutional Autoencoder in PyTor...

Полный плейлист:    • Intro to Deep Learning and Generative Mode...

Удобная обзорная страница со ссылками на материалы: https://sebastianraschka.com/blog/202...

-------

Если вы хотите получать уведомления о будущих видео, подпишитесь на мой канал:    / sebastianraschka

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

L16.3 Сверточные автоэнкодеры и транспонированные свертки

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

L16.4 Свёрточный автоэнкодер в PyTorch — пример кода

L16.4 Свёрточный автоэнкодер в PyTorch — пример кода

Transpose Convolutions

Transpose Convolutions

Vector-Quantized Variational Autoencoders (VQ-VAEs)

Vector-Quantized Variational Autoencoders (VQ-VAEs)

Свёрточная нейронная сеть с нуля | Математика и код на Python

Свёрточная нейронная сеть с нуля | Математика и код на Python

L17.1 Обзор вариационного автоэнкодера

L17.1 Обзор вариационного автоэнкодера

Почему диффузия работает лучше, чем авторегрессия?

Почему диффузия работает лучше, чем авторегрессия?

Вот как читать дифференциальные уравнения.

Вот как читать дифференциальные уравнения.

C4W1L06 Свертки по объемам

C4W1L06 Свертки по объемам

Автоэнкодеры с шумоподавлением | Глубокое обучение в анимации

Автоэнкодеры с шумоподавлением | Глубокое обучение в анимации

Строительные блоки LLM и альтернативы трансформаторам

Строительные блоки LLM и альтернативы трансформаторам

Обратное распространение в сверточных нейронных сетях (CNN)

Обратное распространение в сверточных нейронных сетях (CNN)

PyTorch 2D Convolution

PyTorch 2D Convolution

🤯У Путина под носом РАСКОПАЛИ ТАКОЕ, ВОЛОСЫ ДЫБОМ! В Кремле СТРЯСЛОСЬ ЖУТКОЕ. ОСЕЧКИН@i_gryanul_grem

🤯У Путина под носом РАСКОПАЛИ ТАКОЕ, ВОЛОСЫ ДЫБОМ! В Кремле СТРЯСЛОСЬ ЖУТКОЕ. ОСЕЧКИН@i_gryanul_grem

Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации

Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации

Автоэнкодеры — это просто! (со сверточным автоэнкодером)

Автоэнкодеры — это просто! (со сверточным автоэнкодером)

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

But what is a convolution?

But what is a convolution?

L17.5 A Variational Autoencoder for Handwritten Digits in PyTorch -- Code Example

L17.5 A Variational Autoencoder for Handwritten Digits in PyTorch -- Code Example

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

73 - Image Segmentation using U-Net - Part1 (What is U-net?)

73 - Image Segmentation using U-Net - Part1 (What is U-net?)