background top icon
background center wave icon
background filled rhombus icon
background two lines icon
background stroke rhombus icon

Скачать "Lecture 3.2 Language Representation, RNN (Multimodal Machine Learning, Carnegie Mellon University)"

input logo icon
Оглавление
|

Оглавление

0:00
Language Technologies Institute
1:43
hat is the meaning of "bardiwac"?
5:51
Geometric interpretation
7:24
Distance and similarity
9:01
Angle and similarity
10:07
How to learn (word) features/representations?
18:29
exicon-based Word Representation
20:57
ther Lexicon Resources
22:48
entence Modeling: Sequence Label Prediction
23:52
entence Modeling: Sequence Representation
25:59
entence Modeling: Language Model
28:12
anguage Model Application: Language Generation
29:04
anguage Model Application: Speech Recognition
30:08
hallenges in Sequence Modeling
34:00
ecurrent Neural Networks - Unrolling
37:23
ackpropagation Through Time
38:28
NN for Sequence Prediction
42:42
NN for Sequence Representation (Encoder)
43:26
NN-based for Machine Translation
44:04
ncoder-Decoder Architecture
46:47
ong-term Dependencies
51:01
"Memory" Cell and Self Loop
51:54
Input and Output Gates
55:00
ecurrent Neural Network using LSTM Units
56:12
i-directional LSTM Network
Теги видео
|

Теги видео

lecture
.2
language
representation
rnn
multimodal
machine
learning
carnegie
mellon
university
У вас уже установлен UDL Helper Вы можете скачивать видео в 1 клик!
Установлено
для
Google Chrome

Описание:

Lecture 3.2 Language Representation and RNN (Multimodal Machine Learning, Carnegie Mellon University) Topics: Gated networks and LSTM, backpropagation through time ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Carnegie Mellon University 11-777 Multimodal Machine Learning, 2020 Fall Website: https://cmu-multicomp-lab.github.io/mmml-course/fall2020/ Instructor: Louis-Philippe Morency Multimodal machine learning (MMML) is a vibrant multi-disciplinary research field which studies computational approaches for modeling heterogenous data from multiple modalities. The course presents fundamental mathematical concepts in machine learning and deep learning relevant to the five main challenges in multimodal machine learning: (1) multimodal representation learning, (2) translation & mapping, (3) modality alignment, (4) multimodal fusion and (5) co-learning. The course also discusses recent state-of-the-art models and applications of multimodal machine learning.

Готовим варианты загрузки

popular icon
Популярные
hd icon
HD видео
audio icon
Только звук
total icon
Все форматы
* — Если видео проигрывается в новой вкладке, перейдите в неё, а затем кликните по видео правой кнопкой мыши и выберите пункт "Сохранить видео как..."
** — Ссылка предназначенная для онлайн воспроизведения в специализированных плеерах

Вопросы о скачивании видео

mobile menu iconКак можно скачать видео "Lecture 3.2 Language Representation, RNN (Multimodal Machine Learning, Carnegie Mellon University)"?mobile menu icon

  • Сайт http://unidownloader.com/ — лучший способ скачать видео или отдельно аудиодорожку, если хочется обойтись без установки программ и расширений. Расширение UDL Helper — удобная кнопка, которая органично встраивается на сайты YouTube, Instagram и OK.ru для быстрого скачивания контента.

  • Программа UDL Client (для Windows) — самое мощное решение, поддерживающее более 900 сайтов, социальных сетей и видеохостингов, а также любое качество видео, которое доступно в источнике.

  • UDL Lite — представляет собой удобный доступ к сайту с мобильного устройства. С его помощью вы можете легко скачивать видео прямо на смартфон.

mobile menu iconКакой формат видео "Lecture 3.2 Language Representation, RNN (Multimodal Machine Learning, Carnegie Mellon University)" выбрать?mobile menu icon

  • Наилучшее качество имеют форматы FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) и 8K (4320p). Чем больше разрешение вашего экрана, тем выше должно быть качество видео. Однако следует учесть и другие факторы: скорость скачивания, количество свободного места, а также производительность устройства при воспроизведении.

mobile menu iconПочему компьютер зависает при загрузке видео "Lecture 3.2 Language Representation, RNN (Multimodal Machine Learning, Carnegie Mellon University)"?mobile menu icon

  • Полностью зависать браузер/компьютер не должен! Если это произошло, просьба сообщить об этом, указав ссылку на видео. Иногда видео нельзя скачать напрямую в подходящем формате, поэтому мы добавили возможность конвертации файла в нужный формат. В отдельных случаях этот процесс может активно использовать ресурсы компьютера.

mobile menu iconКак скачать видео "Lecture 3.2 Language Representation, RNN (Multimodal Machine Learning, Carnegie Mellon University)" на телефон?mobile menu icon

  • Вы можете скачать видео на свой смартфон с помощью сайта или pwa-приложения UDL Lite. Также есть возможность отправить ссылку на скачивание через QR-код с помощью расширения UDL Helper.

mobile menu iconКак скачать аудиодорожку (музыку) в MP3 "Lecture 3.2 Language Representation, RNN (Multimodal Machine Learning, Carnegie Mellon University)"?mobile menu icon

  • Самый удобный способ — воспользоваться программой UDL Client, которая поддерживает конвертацию видео в формат MP3. В некоторых случаях MP3 можно скачать и через расширение UDL Helper.

mobile menu iconКак сохранить кадр из видео "Lecture 3.2 Language Representation, RNN (Multimodal Machine Learning, Carnegie Mellon University)"?mobile menu icon

  • Эта функция доступна в расширении UDL Helper. Убедитесь, что в настройках отмечен пункт «Отображать кнопку сохранения скриншота из видео». В правом нижнем углу плеера левее иконки «Настройки» должна появиться иконка камеры, по нажатию на которую текущий кадр из видео будет сохранён на ваш компьютер в формате JPEG.

mobile menu iconСколько это всё стоит?mobile menu icon

  • Нисколько. Наши сервисы абсолютно бесплатны для всех пользователей. Здесь нет PRO подписок, нет ограничений на количество или максимальную длину скачиваемого видео.