12:39

Dockerについて

14:40

Git について

03:23

ガーべジコレクションについて

12:38

プロセス　ソケット　マルチプロセス　マルチソケット　について

04:56

マルチプロセスのqueueについて

12:08

pythonのマルチプロセス　args event_quit 使用例

11:22

pythonのマルチプロセスについて

00:48

オブジェクト指向プログラミングで重要な　クラスについて

04:55

1次元テンソル　でよく使う記号　2次元テンソルで重要な記号

05:20

AIの基礎　テンソルと行列について

23:18

誤差逆伝播法　計算グラフ　乗算ノード

30:43

ニューラルネットワークの概要　ミニバッチ学習

03:20

回帰　恒等関数　分類　ソフトマックス関数　2値分類　sigmoid関数

06:55

活性化関数　ReLU LeakyReLU

02:38

活性化関数　tanh

05:45

活性化関数　sigmoid

05:03

2値分類における roc 再現率　適合率について

04:52

バッチ正規化　レイヤー正規化　インスタンス正規化について

15:12

強化学習のアルゴリズムについて

18:26

VQVAE モデルの関数

09:33

VQVAE 図で説明

07:49

FCOSについて

02:11

残差ブロックについて

05:20

Resnet. wide Resnet

06:21

レイヤー正規化の特徴

12:04

強化学習の概要　図で説明

04:59

内部共編シフト

00:28

トランスフォーマー　ポジショナルエンコーディング

07:57

アテンションについて　AI

08:29

系列変換モデル　seq2seq RNNエンコーダーデコーダー 図で説明

02:55

系列変換モデル　seq2seq RNNエンコーダーデコーダー

06:22

双方向RNNについて

05:59

GRUについて

09:30

LSTMの概要3 図と式とソースコード

06:47

LSTM 4 記憶セル　CEC についてより詳しく

02:50

LSTMの概要2

08:38

LSTMについて

05:36

RNNの概要　と　問題点

06:46

RNN概念

06:22

GAN の学習安定化テクニック　TTUR について

07:17

LeakeyReLU と GAN

08:31

GANの価値観数と　GANの種類について

07:06

VAEまとめ　と　VQVAE について

07:50

VAE 概要4 式を書く

07:45

VAE概要3

18:45

VAEの概略2

06:21

VAE の概要と　オートエンコーダー

04:19

Klダイバージェンス　対数差における期待値のため符号を取れば分母と分子が変わる

06:07

KLダイバージェンスについて

12:58

交差エントロピーについて

10:03

エントロピー　と　自己情報量

07:26

積分　の式の見方

09:49

自己情報量について

18:01

セマンティックセグメンテーションの歴史

06:44

特徴マップとセグメンテーション　概要

30:42

物体検出AIの歴史について

16:26

物体検出のためのAP について

07:58

CNN の歴史7 Efficientnet

13:03

CNN の歴史6 Senet mobile net3

05:11

CNN の歴史5 senet mobilenet3