Индийский сериал Тричк смотреть онлайн бесплатно все серии
Регистрация Войти
  • Главная
  • Армянские сериалы
    • Все сериалы
    • Капуйт цови легенд
    • Хабканк
    • Сер лусни луйси так
    • Вай вуменс вуменс
    • Ерекон шантум Григи ет
    • Куйрере
    • Оранц тун
    • Сирун Сона
    • Папук Хахалик
    • Еркусов
    • Арс Чка
    • Анасце цнвацнер
    • Ширази Варде
    • Тшнаму Анкохнум
    • Арматнер
    • Тапки
    • Арсик
    • Ганга
    • Патранк
    • Чинга чунг

Все сериалы

Армянские

  • Оранц тун
  • Чинга чунг
  • Сер лусни луйси так
  • Вай вуменс вуменс
  • Ерекон шантум Григи ет
  • Капуйт цови легенд
  • Хваран
  • Анасце цнвацнер
  • Ширази Варде

Trichq - Episode 1-360

  • HOME
  • TV - Series
    • Anhasce Cnvacnere
    • Tshnamu Ankoxnum
    • Hars Chka
    • Full House 9
    • Yerkusov
    • Shirazi Varde
    • Papuk Xaxaliq
    • Full Yere1
    • Sirun Sona
    • Armatner
    • Kinstagram
    • Fake Mama
    • Xabkanq
    • Horanc Tune
    • Azizyannere 7
  • TV - Shows
    • Kisabac Lusamutner
    • Ergir te Karox es
    • Hertapah Mas
    • Vitamin Club
    • Kaskatseli Yereko
    • Lav Ereko
    • Hreshtakneri Qaxaq
    • Sur Ankyun
    • Erg Ergoc
    • 02 Police
    • Arm Comedy
    • Sport Club (Vitamin)
    • Ashxarhi Hayere
    • Zinuj
    • ТВ-передачи-шоу
    • Womens Club
    • Shantum Grigi Het
    • Chein Spasum
    • Mixes TV SHOWS
  • Movies
    • Armenian Movies
      • TOP Viewed Movies
    • Armenian Comedy
    • Ֆիլմեր Հայերեն թարգմանությամբ
    • Հայկական Հին Ֆիլմեր
    • Multfilmer - Cartoons
      • Haykakan Multer
      • Masha i Medved
      • Mr. Bean
  • Music Videos
    • Videos
    • Audios
    • Category by Artists
  • News
    • Armenian News Video
    • Հանրային Նորություններ
    • News Image-Text
    • Video Blog
      • Interesting Video
      • Funny Video
      • News Sport
      • Tso Blog
      • SOS
      • Hovhannes Davtyan
  • TV Radio
  • MENU
    • Armenian Keyboard
    • Anekdotner
    • Multfilmer
    • Contact Us
    • Copyright Protection
    • Report Video
  • Havatk
    • Hogevor Yerger
    • Videos
 
HOME SERIES SHOWS MUSIC
Индийский сериал Тричк смотреть онлайн бесплатно все серии » Страница 5
Регистрация Войти
  • Главная
  • Армянские сериалы
    • Все сериалы
    • Капуйт цови легенд
    • Хабканк
    • Сер лусни луйси так
    • Вай вуменс вуменс
    • Ерекон шантум Григи ет
    • Куйрере
    • Оранц тун
    • Сирун Сона
    • Папук Хахалик
    • Еркусов
    • Арс Чка
    • Анасце цнвацнер
    • Ширази Варде
    • Тшнаму Анкохнум
    • Арматнер
    • Тапки
    • Арсик
    • Ганга
    • Патранк
    • Чинга чунг

Все сериалы

Армянские

  • Оранц тун
  • Чинга чунг
  • Сер лусни луйси так
  • Вай вуменс вуменс
  • Ерекон шантум Григи ет
  • Капуйт цови легенд
  • Хваран
  • Анасце цнвацнер
  • Ширази Варде
  • Хабканк
  • Арс Чка
  • Кинстаграм
  • Папук Хахалик

Trichq / Тричк индийский сериал на армянском языке

Перейти к контенту
  • Армянские
    • Старые
      • Erkusov
      • Anatoliakan patmutyun
      • intrig 2
      • Erazanqneri Еrkir
      • Toghutyun
      • Patvic aravel 2
      • Mor xostume
      • Anavart eraz
      • Qez het ev aranc qez
      • Verjin usuciche
      • Txte erazanq
      • Zhirayr Glenc
      • Eleni oragir 2
      • Debedi gaxtniq
      • Patvic aravel
      • Shahmari arextsvatse
      • Nran hatik
      • Ushacac ser
      • Qaos
      • intrig
      • Tunavor ser
      • Es tesnum em
      • Sev hanqer
      • Es ev na
      • Erevi
      • Baleni
      • Cxridi erge
      • Mahvan Jokat
      • Depi erazanq
      • Depi erazanq 2
      • Korupcia
      • Prkeq mer hoginere
      • Chakatagri patasxane
      • Yntanekan gaxtniqner
      • Handipman vayr
      • Karmir Blur
      • Poxoci shner
      • Chorrord hark
    • Shirazi vard
    • Sirun Sona
    • Armatner
    • Anhasce cnvacnery
    • Tshnamu ankoxnum
    • Xapkanq
    • Yntanekan gaxtniqner 2
  • На армянском
    • Xvaran
    • Капуйт цови легенд
    • Сер лусни луйси так
    • Quyrer
    • Patranq
    • Ganga
    • Tapki
    • Harsik
    • Arevi hetnordner
    • Krqeri gete
    • Nor kyanq
    • Cankutyan uje
    • Merjvac
    • Krqi guyner
    • Jamanaki Mijov
    • Tsagox arev
    • Trichq / Трич
  • Ситкомы (Юмор)
    • Horanc tune [La casa de papa]
    • Papuk xaxaliq
    • Hars chka
    • Kinstagram
    • Azizyanner 7
    • Full Yere1
    • Depi chambar
    • Fake mama
    • Full house 9
    • Azizyanner 6
    • Metsic poqr
    • Kukuruz
    • Women”s Club
    • Full house 8
    • Azizyanner 5
    • Xutut show
    • Voske dproc 3

Trichq / Թռիչք - Mnntv.ru » Страница 7

MNNTV.RU - Новые армянские сериалы
  • Смотрите бесплатно новые армянские сериалы онлайн.
  • Армянские сериалы
    • Անհասցե ծնվածները
    • Երկուսով
    • Թշնամու անկողնում
    • Արմատներ
    • Շիրազի վարդը
    • Խաբկանք
    • Հորանց Տունը
    • Արևի հետնորդները
    • Սերը լուսնի լույսի տակ
    • Կապույտ ծովի լեգենդը
    • Հարլեմի կնքահայրը
  • Индийские сериалы на армянском
    • Թափկի
    • Հարսիկը
    • Գանգա
    • Պատրանք
    • Քույրերը
  • Индийские сериалы на русском
    • Как назвать эту любовь
    • Как назвать эту любовь 3 сезон
    • Прекрасный взгляд сердца
    • Свет твоей любви
    • Trichq 2 / Полет мечты 2 сезон
    • Harsik 2 / Арсик 2 сезон
  • Закончившиеся армянские сериалы
  • 9-09-2017, 21:07
Смотреть онлайн
  • 8-09-2017, 21:05
Смотреть онлайн
  • 7-09-2017, 21:04
Смотреть онлайн
  • 6-09-2017, 21:05
Смотреть онлайн
  • 5-09-2017, 21:04
Смотреть онлайн
  • 4-09-2017, 21:03
Смотреть онлайн
  • 3-09-2017, 23:06
Смотреть онлайн
  • 2-09-2017, 21:05
Смотреть онлайн
  • 1-09-2017, 23:05
Смотреть онлайн
  • 31-08-2017, 22:54
Смотреть онлайн
  • 30-08-2017, 23:11
Смотреть онлайн
  • 29-08-2017, 22:58
Смотреть онлайн
  • 28-08-2017, 22:46
Смотреть онлайн
  • 27-08-2017, 23:06
Смотреть онлайн
  • 26-08-2017, 21:04
Смотреть онлайн

Trichq / Թռիչք - Mnntv.ru

MNNTV.RU - Новые армянские сериалы
  • Смотрите бесплатно новые армянские сериалы онлайн.
  • Армянские сериалы
    • Անհասցե ծնվածները
    • Երկուսով
    • Թշնամու անկողնում
    • Արմատներ
    • Շիրազի վարդը
    • Խաբկանք
    • Հորանց Տունը
    • Արևի հետնորդները
    • Սերը լուսնի լույսի տակ
    • Կապույտ ծովի լեգենդը
    • Հարլեմի կնքահայրը
  • Индийские сериалы на армянском
    • Թափկի
    • Հարսիկը
    • Գանգա
    • Պատրանք
    • Քույրերը
  • Индийские сериалы на русском
    • Как назвать эту любовь
    • Как назвать эту любовь 3 сезон
    • Прекрасный взгляд сердца
    • Свет твоей любви
    • Trichq 2 / Полет мечты 2 сезон
    • Harsik 2 / Арсик 2 сезон
  • Закончившиеся армянские сериалы
  • 23-02-2018, 20:27
Смотреть онлайн
  • 22-02-2018, 20:06
Смотреть онлайн
  • 21-02-2018, 20:07
Смотреть онлайн
  • 20-02-2018, 20:12
Смотреть онлайн
  • 19-02-2018, 20:08
Смотреть онлайн
  • 16-02-2018, 20:05
Смотреть онлайн
  • 15-02-2018, 20:10
Смотреть онлайн
  • 14-02-2018, 20:08
Смотреть онлайн
  • 13-02-2018, 20:06
Смотреть онлайн
  • 12-02-2018, 20:21
Смотреть онлайн
  • 9-02-2018, 20:13
Смотреть онлайн
  • 8-02-2018, 20:14
Смотреть онлайн
  • 7-02-2018, 20:17
Смотреть онлайн
  • 6-02-2018, 20:14
Смотреть онлайн
  • 5-02-2018, 20:31
Смотреть онлайн
  • 2-02-2018, 20:23
Смотреть онлайн
  • 1-02-2018, 20:21
Смотреть онлайн

Trichq / Тричк/ Թռիչք - Mnntv.ru

MNNTV.RU - Новые армянские сериалы
  • Смотрите бесплатно новые армянские сериалы онлайн.
  • Армянские сериалы
    • Անհասցե ծնվածները
    • Երկուսով
    • Թշնամու անկողնում
    • Արմատներ
    • Շիրազի վարդը
    • Խաբկանք
    • Հորանց Տունը
    • Արևի հետնորդները
    • Սերը լուսնի լույսի տակ
    • Կապույտ ծովի լեգենդը
    • Հարլեմի կնքահայրը
  • Индийские сериалы на армянском
    • Թափկի
    • Հարսիկը
    • Գանգա
    • Պատրանք
    • Քույրերը
  • Индийские сериалы на русском
    • Как назвать эту любовь
    • Как назвать эту любовь 3 сезон
    • Прекрасный взгляд сердца
    • Свет твоей любви
    • Trichq 2 / Полет мечты 2 сезон
    • Harsik 2 / Арсик 2 сезон
  • Закончившиеся армянские сериалы
  • 31-08-2018, 13:25
Смотреть онлайн
  • 30-08-2018, 00:33
Смотреть онлайн
  • 29-08-2018, 00:33
Смотреть онлайн
  • 28-08-2018, 11:29
Смотреть онлайн
  • 28-08-2018, 11:29
Смотреть онлайн
  • 24-08-2018, 12:07
Смотреть онлайн
  • 24-08-2018, 11:57
Смотреть онлайн
  • 22-08-2018, 19:37
Смотреть онлайн
  • 21-08-2018, 19:57
Смотреть онлайн
  • 21-08-2018, 19:56
Смотреть онлайн
  • 20-08-2018, 23:36
Смотреть онлайн
  • 20-08-2018, 23:36
Смотреть онлайн
  • 16-08-2018, 00:47
сверточных нейронных сетей для визуального распознавания
Стэнфордский университет CS231n: сверточные нейронные сети для визуального распознавания

* Эта сеть работает в вашем браузере

Сверточная нейронная сеть в этом примере классифицирует изображения в реальном времени в вашем браузере с использованием Javascript, примерно на 10 миллисекунд на изображение. Он берет входное изображение и в конце преобразует его через ряд функций в вероятности класса.Преобразованные представления в этой визуализации могут быть ошибочно восприняты как активация нейронов на этом пути. Параметры этой функции изучаются методом обратного распространения по набору данных из пар (изображение, метка). Эта конкретная сеть классифицирует изображения CIFAR-10 в один из 10 классов и прошла обучение в ConvNetJS. Его точная архитектура - [conv-relu-conv-relu-pool] x3-fc-softmax, всего 17 слоев и 7000 параметров. Он использует 3x3 свертки и 2x2 области объединения.К концу урока вы будете точно знать, что означают все эти числа.

Описание курса

Computer Vision стала вездесущей в нашем обществе с приложениями для поиска, понимания изображений, приложений, картографии, медицины, беспилотных летательных аппаратов и автомобилей с автоматическим управлением. Основой многих из этих приложений являются задачи визуального распознавания, такие как классификация изображений, локализация и обнаружение. Недавние разработки в области нейронных сетей (так называемое «глубокое обучение») значительно улучшили производительность этих современных систем визуального распознавания.Этот курс представляет собой глубокое погружение в детали архитектуры глубокого обучения с упором на изучение сквозных моделей для этих задач, в частности, классификации изображений. В течение 10-недельного курса студенты будут учиться внедрять, обучать и отлаживать свои собственные нейронные сети и получать детальное понимание передовых исследований в области компьютерного зрения. Окончательное задание будет включать обучение сверточной нейронной сети с многомиллионными параметрами и применение ее к самому большому набору данных классификации изображений (ImageNet).Мы сосредоточимся на обучении тому, как решить проблему распознавания изображений, алгоритмах обучения (например, обратном распространении), практическим инженерным приемам для обучения и тонкой настройки сетей, и поможем студентам выполнить практические задания и завершить проект курса. Большая часть истории и материалов этого курса будет взята из ImageNet Challenge.

Инструкторы



координатор курса

помощников преподавателей

Кристина Юань


Время класса и местоположение

Весенний квартал (апрель - июнь 2020 г.).
Лекция: вторник, четверг, 12:00 - 13:20

Часы работы офиса

Вы можете найти полный список времени и мест в календаре.

Оценочная политика

Классификация изменена на S / NC
Деталь TBD
Задание № 1: 15%
Задание № 2: 15%
Задание № 3: 15%
Среднесрочный: 20%
Курсовой проект: 35%

Обсуждения курса

Стэнфордские студенты: Пьяцца
Наш аккаунт в Твиттере: @ cs231n

Сведения о назначении

См. Страницу назначения для получения более подробной информации о том, как сдать ваши назначения.

Курс Проект Подробнее

См. Страницу проекта для более подробной информации о проекте курса.

Предпосылки

  • Владение языком Python
    Все классные задания будут на Python (и использовать numpy) (здесь мы предоставляем учебное пособие для тех, кто не так хорошо знаком с Python). Если у вас большой опыт программирования, но на другом языке (например, C / C ++ / Matlab / Javascript), у вас, вероятно, все будет хорошо.
  • исчисление колледжа, линейная алгебра (e.грамм. МАТ 19 или 41, МАТ 51)
    Вам должно быть удобно брать производные и понимать матричные векторные операции и обозначения.
  • Базовая вероятность и статистика (например, CS 109 или другой курс статистики)
    Вы должны знать основы вероятностей, гауссовых распределений, среднего значения, стандартного отклонения и т. Д.
  • Эквивалентное знание CS229 (Машинное обучение)
    Мы будем формулировать функции стоимости, брать производные и выполнять оптимизацию с градиентным спуском.

FAQ

Какова политика классификации на весну 2020?

Согласно официальному законодательству сената факультета, оценка будет удовлетворительной / без кредита (S / NC) на весну 2020 года. Мы все еще определяем детали оценки, и мы скоро будем их обновлять.

Академическое размещение:

Если вам необходимо академическое жилье на основании инвалидности, вам следует обратиться с запросом в Управление доступного образования (OAE). ОАЭ оценит запрос, порекомендует жилье и подготовит письмо для преподавателей.Студенты должны связаться с OAE как можно скорее и в любом случае до наступления крайних сроков назначения, так как своевременное уведомление необходимо для координации размещения. Студент обязан связаться с преподавательским составом по поводу письма ОАЭ. Пожалуйста, отправьте ваши письма на [email protected]

Могу ли я пройти этот курс в кредит / без кредита?

Да. Кредит будет предоставлен тем, кто иначе получил бы C- или выше.

Могу ли я провести аудит или сидеть?

В целом мы очень открыты для аудита, если вы являетесь членом Стэнфордского сообщества (зарегистрированный студент, персонал и / или преподаватели).Из вежливости мы будем рады, если вы сначала напишите нам по электронной почте или поговорите с инструктором после первого занятия, которое вы посещаете.

Могу ли я работать в группах для финального проекта?

Да, в группах до трех человек.

У меня вопрос по поводу класса. Как лучше всего связаться с преподавателями?

Почти все вопросы должны быть заданы на площади. Если у вас есть деликатный вопрос, вы можете отправить инструктору по электронной почте напрямую.

Могу ли я объединить финальный проект с другим курсом?

Да, вы можете; однако перед этим вы должны получить разрешение от инструкторов обоих курсов.

,
CS231n сверточных нейронных сетей для визуального распознавания

Весна 2020 Задания

Задание № 1: Классификация изображений, kNN, SVM, Softmax, полностью подключенная нейронная сеть Задание № 2: Полностью связанные сети, BatchNorm, Dropout, ConvNets, Tensorflow / Pytorch Задание № 3: создание субтитров с использованием Vanilla RNN и LSTM, визуализация нейронных сетей, передача стилей, генеративные состязательные сети

Модуль 0: Подготовка

Настройка программного обеспечения Учебник по Python / Numpy (с Юпитером и Колабом) Google Cloud Tutorial

Модуль 1: Нейронные сети

Классификация изображений: подход, основанный на данных, k-Nearest Neighbor, поезд / вал / тестовый сплит

Расстояния L1 / L2, поиск гиперпараметров, перекрестная проверка

Линейная классификация: опорная векторная машина, Softmax

параметрический подход, трюк смещения, потеря шарнира, потеря кросс-энтропии, регуляризация L2, веб-демонстрация

Оптимизация: стохастический градиентный спуск

оптимизация ландшафтов, локальный поиск, скорость обучения, аналитический / числовой градиент

Обратное распространение, Интуиция

интерпретация правила цепочки, действительные схемы, шаблоны в градиентном потоке

Нейронные сети. Часть 1. Настройка архитектуры.

модель биологического нейрона, функции активации, архитектура нейронной сети, представительная сила

Нейронные сети, часть 2: настройка данных и потери

предварительная обработка, инициализация веса, нормализация партии, регуляризация (L2 / выпадение), функции потерь

Нейронные сети, часть 3: обучение и оценка

градиентные проверки, проверки работоспособности, няня учебного процесса, импульс (+ нестеров), методы второго порядка, Adagrad / RMSprop, оптимизация гиперпараметров, ансамбли моделей

Собираем все вместе: пример использования минимальной нейронной сети

пример минимальной 2D игрушки

Модуль 2: Сверточные Нейронные Сети

Сверточные нейронные сети: архитектуры, слои свертки / объединения

слои, пространственное расположение, шаблоны слоев, шаблоны размеров слоев, тематические исследования AlexNet / ZFNet / VGGNet, вычислительные соображения

Понимание и визуализация сверточных нейронных сетей

Встраивание tSNE, деконвнеты, градиенты данных, обманчивые ConvNets, человеческие сравнения

Передача обучения и тонкой настройки сверточных нейронных сетей ,

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *