14 - From latent-variable EBM (K-means, sparse coding) to target prop to autoencoders, step-by-step

  Рет қаралды 2,628

Alfredo Canziani (冷在)

Alfredo Canziani (冷在)

Күн бұрын

Пікірлер: 11
@ajeetsbpr
@ajeetsbpr Жыл бұрын
Thanks, keep posting more videos
@alfcnz
@alfcnz Жыл бұрын
🤗🤗🤗
@truonggianga2tk42
@truonggianga2tk42 Жыл бұрын
Thank you so much for your sharing.
@alfcnz
@alfcnz Жыл бұрын
😇😇😇
@НиколайНовичков-е1э
@НиколайНовичков-е1э Жыл бұрын
Thank you, Alfredo! :)
@alfcnz
@alfcnz Жыл бұрын
Welcome! 🥳🥳🥳
@abeljara2589
@abeljara2589 Жыл бұрын
Thanks for the video Alfredo. Will You be posting this notebook on your github? I am interested in seeing how the sparse coding and the target prop actually look in code.
@alfcnz
@alfcnz Жыл бұрын
Yes, indeed. Within a months, i.e. when the first draft of the book goes out to the reviewers.
@nedachocolate
@nedachocolate Жыл бұрын
My biggest wish is to learn from you. I will enter America in a month and all my documents are ready. Do you have any open position in CS? I appreciate your response❤️
@amanvijayjindal5742
@amanvijayjindal5742 Жыл бұрын
Nice animations
@alfcnz
@alfcnz Жыл бұрын
🥰🥰🥰
06 - Classification, an energy perspective - Backprop and contrastive learning
1:47:39
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 4,3 М.
05 - Classification, an energy perspective - Notation and introduction
50:30
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 4,9 М.
Tuna 🍣 ​⁠@patrickzeinali ​⁠@ChefRush
00:48
albert_cancook
Рет қаралды 148 МЛН
My scorpion was taken away from me 😢
00:55
TyphoonFast 5
Рет қаралды 2,7 МЛН
10P - Non-contrastive joint embedding methods (JEMs) for self-supervised learning (SSL)
1:05:28
03 - Inference with neural nets
1:07:19
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 11 М.
12P C1 6A P1   2
11:34
PaperBall.academy (Official Channel in English)
Рет қаралды 8
07 - Classification, an energy perspective - PyTorch 5-step training code
53:14
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 2,8 М.
00 - Course introduction
2:48
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 3,5 М.
09P - Contrastive joint embedding methods (JEMs) for self-supervised learning (SSL)
56:52
01 - Course first part recap, Naïve Bayes intro
1:05:08
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 3,6 М.
06 - Optimisation and gradient ascent
58:59
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 828
02 - Discrete probability recap, Naïve Bayes classification
1:06:41
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 1,2 М.
05 - Multi-class perceptron, binary and multi-class logistic regression
59:12
Alfredo Canziani (冷在)
Рет қаралды 867