Artificial Intelligence and Machine Learning @ SciTopus
SciTopus
← Каталог каналов
YouTube
Artificial Intelligence and Machine Learning
Научные институты и курсы
50 видео
590,3 тыс. просмотров
9,9 тыс. лайков
Свернуть дашборд
Видео канала
Сортировка
Дата публикации
Просмотры
Комментарии
Лайки
Название
Горизонтальные видео
Shorts
Стримы и премьеры
🐙
4,1K
62
15:18
AIML-3-1-5 Пример отошений и отображений
17.01.2015
🐙
3,8K
56
11:10
AIML-3-1-2 Нечеткие логические связки
17.01.2015
🐙
8,4K
115
13:36
AIML-3-2-1 Нечеткий вывод
17.01.2015
🐙
4,5K
99
10:57
AIML-2-2-8 Логическое программирование
17.01.2015
🐙
16,9K
241
8:14
AIML-3-1-6 Композиция отношений
17.01.2015
🐙
5,7K
63
14:22
AIML-3-3-1 Четкое управление
17.01.2015
🐙
14,5K
183
13:03
AIML-3-1-4 Отношения и отображения
17.01.2015
🐙
3,7K
32
11:26
AIML-3-2-5 Нечеткая арифметика
17.01.2015
🐙
2,5K
29
11:11
AIML-3-2-2 Пояснение к нечеткому выводу
17.01.2015
🐙
2,9K
25
4:07
AIML-3-2-3 Нечеткие числа
17.01.2015
🐙
2,8K
37
18:44
AIML-3-3-2 Управление с нечеткой арифметикой
17.01.2015
🐙
9,9K
180
13:26
AIML-3-1-3 Нечеткие множества
17.01.2015
🐙
2,8K
26
13:27
AIML-3-2-4 Принцип расширения
17.01.2015
🐙
6,4K
58
12:16
AIML-3-1-1 Развитие логических систем
17.01.2015
🐙
2,1K
29
8:43
AIML-2-2-7 Пруверы и их применение
17.01.2015
🐙
11,1K
209
10:15
AIML-4-1-2 Персептрон и булевы функции
17.01.2015
🐙
4,2K
71
12:11
AIML-4-4-4 Задача классификации
17.01.2015
🐙
1,6K
19
13:08
AIML-3-3-4 Сравнение веростностного и нечеткого подходов
17.01.2015
🐙
4,8K
137
21:03
AIML-4-3-6 Задача регрессии для калибровки манипулятора
17.01.2015
🐙
9,1K
175
13:44
AIML-4-1-4 Демонстрация обучения
17.01.2015
🐙
6,5K
113
19:40
AIML-3-3-5 Управление на нечеткой логике
17.01.2015
🐙
15,7K
395
11:59
AIML-4-2-3 Частные производные и градиенты
17.01.2015
🐙
2,1K
21
17:05
AIML-3-3-3 Вероятностный подход
17.01.2015
🐙
18,3K
240
9:42
AIML-4-2-1 Обучение как минимизация функции
17.01.2015
🐙
2,2K
36
19:42
AIML-4-3-4 Зашумленные данные и контрольные выборки
17.01.2015
🐙
2,2K
33
19:20
AIML-4-3-3 Подбор методов улучшения обучения и размеров сети
17.01.2015
🐙
8,9K
115
19:23
AIML-4-3-1 Задача регрессии
17.01.2015
🐙
3,8K
90
10:26
AIML-4-2-8 Онлайн и оффлайн обучение
17.01.2015
🐙
1,8K
37
11:39
AIML-3-3-6 Нечеткие системы, заключение
17.01.2015
🐙
6,4K
100
14:50
AIML-4-4-5 Применение карты Кохонена для классификации
17.01.2015
🐙
37,2K
929
9:14
AIML-4-2-2 Метод градиентного спуска
17.01.2015
🐙
21,7K
297
10:09
AIML-4-2-4 Обратное распространение ошибки, веса
17.01.2015
🐙
14,3K
262
15:23
AIML-4-1-1 Биологический нейрон и его модель
17.01.2015
🐙
3,5K
47
6:55
AIML-4-4-6 Анализ и визуализация данных с помощью карты Кохонена
17.01.2015
🐙
8,0K
157
8:56
AIML-4-1-5 Функция XOR и многослойный персептрон
17.01.2015
🐙
1,7K
35
8:51
AIML-4-3-5 Методы устранения переобучения
17.01.2015
🐙
2,6K
51
13:19
AIML-4-3-2 Исправление грубых ошибок
17.01.2015
🐙
6,9K
88
22:45
AIML-4-4-1 Задача распознавания
17.01.2015
🐙
4,1K
64
6:07
AIML-4-2-7 Локальные и глобальные минимумы
17.01.2015
🐙
3,8K
68
21:02
AIML-4-4-2 Построение структуры нейронной сети
17.01.2015
🐙
7,6K
124
5:53
AIML-4-2-6 Обратное распространение ошибки, пояснения
17.01.2015
🐙
4,0K
100
17:28
AIML-4-2-9 Методы ускорения обучения
17.01.2015
🐙
10,2K
196
10:15
AIML-4-2-5 Обратное распространение ошибки, входы
17.01.2015
🐙
12,7K
330
12:58
AIML-4-1-3 Обучение персептрона
17.01.2015
🐙
2,4K
47
13:36
AIML-5-1-4 Локальные и глобальные минимумы
17.01.2015
🐙
2,8K
34
18:55
AIML-5-2-1 Подбор кодирования в двух классических задачах
17.01.2015
🐙
3,1K
44
20:57
AIML-4-5-5 Реализация нейронных сетей
17.01.2015
🐙
6,7K
113
9:23
AIML-1-1-3 Кризис нейронных сетей 1969-1980
17.01.2015
🐙
4,6K
69
7:42
AIML-2-2-4 Правило резолюций. Унификация
17.01.2015
🐙
7,2K
99
4:18
AIML-2-2-3 Сколемовская нормальная форма
17.01.2015