AI4MMR - Лекция 4 - Глубокое обучение и его приложения

61 Просмотры

  • Спасибо! Поделитесь с друзьями!

    Вам не понравилось видео. Спасибо за то что поделились своим мнением!

admin
Издатель
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНСКОЙ МЕХАТРОНИКЕ И РОБОТОТЕХНИКЕ - Лекция 4 - Глубокое обучение и его приложения.
Напоминание предыдущих лекции: что общего у линейной регрессии, логистической регрессии и искусственных нейронных сетей прямого распространения? Предпосылки и история создания сверточных нейронных сетей (СНС). Операция свертки и ее атрибуты. Настройка машинного обучения: аугментация, дропаут, трансферное обучение. Специальные архитектуры глубокий нейронных сетей: Residual network, U-net, Generative adversarial network. Глубокое обучение с подкреплением: Deep Q-Network, Deep Deterministic Policy Gradient Network. Ссылки и рекомендации
0:00:27 Напоминание
0:10:03 Глубокие сверточные нейронные сети/ Deep convolutional neural networks (CNNs, DCNNs)
0:46:22 Некоторые архитектуры и приложения глубокого обучения / DL Applications
0:46:36 Residual neural network (ResNet)
0:48:22 SegNet, U-Net (Подробнее в видео )
0:50:00 Generative adversarial network
0:53:18 Глубокое обучение с подкреплением / Deep reinforcement learning (DNQ, DDPG)
1:04:53 Заключение / Conclusion
Материалы лекции: https://github.com/Mechanics-Mechatronics-and-Robotics/ARTIFICIAL-INTELLIGENCE-FOR-MEDICAL-MECHATRONICS-AND-ROBOTICS/blob/main/Lecture4/Lecture_4.pdf
Категория
Занимательная механика
Комментариев нет.

Следующее