TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Источник @procode404 · Post #3559 · 5 мая
⌨️ИИ и Python: изучаем нейросети на реальных задачах Видео по нейросетям делятся на два типа: нудная теория и непонятная практика. Но этот плейлист — исключение, так как там дается и теоретический минимум, и сразу практика на реальных задачах. 1. Нейронные сети: краткая история триумфа [11:05] 2. Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей [14:28] 3. Персептрон – возможности классификации образов, задача XOR [19:45] 4. Back propagation – алгоритм обучения по методу обратного распространения [14:55] 5. Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки [13:27] 6. Переобучение – что это и как этого избежать, критерии останова обучения [8:52] Перейти к плейлисту #python#нейросети
Hashtags
Поиск: #sequential
@djangoproject · Post #98 · 11.07.2016, 12:22
https://docs.python.org/3/library/asyncio.html #asyncio #Asynchronous programming is more complex than classical “#sequential” programming: see the Develop with asyncio page which lists common traps and explains how to avoid them. Enable the debug mode during development to detect common issues.
Hashtags
@djangoproject · Post #153 · 03.09.2016, 20:20
http://wla.berkeley.edu/~cs61a/fa11/lectures/streams.html In this chapter, we continue our discussion of real-world applications by developing new tools to process #sequential#data. In Chapter 2, we introduced a sequence interface, implemented in Python by built-in data types such as #tuple and #list. #Sequences supported two operations: querying their length and accessing an element by index. In Chapter 3, we developed a user-defined implementations of the sequence interface, the Rlist class for representing recursive lists. These sequence types proved effective for representing and accessing a wide variety of sequential #datasets.