VMP
Bayesian Deep Learning
Лекции по математике Мех-Мат МГУ
Лекции на Мат-Мехе СПбГУ
Bayesian Deep Learning Workshop NIPS 2016
Bayesian Deep Learning Workshop
Bayesian Methods Research Group
Video Deep learning
Welcome to PyTorch Tutorials
Keras: The Python Deep Learning library
PyTorch-Multi-Style-Transfer
Edward is a Python library for probabilistic modeling, inference, and criticism
Edward probabilistic programming language
Monte Carlo Methods in Bayesian Analysis
PyMC User’s Guide
Yann LeCun
Intermediate Python
A fancy and practical functional tools
A TensorFlow implementation of DeepMind’s WaveNet paper
WaveNet: A Generative Model for Raw Audio
TensorFlow implementation of the WaveNet generative neural network architecture for image generation
tensorflow-tex-wavenet
NVidia Deep Learning Frameworks
CUDA Zone
NVIDIA Accelerated Computing Toolkit
CUDA Toolkit 9.1 Download
Установка CUDA 9 в Windows 10 для TensorFlow и Keras
NVidia POWERING CHANGE WITH AI AND DEEP LEARNING
NVIDIA RTX™ Technology
PyTorch Support cuda 9.1
PyTorch Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration.
GitHub PyTorch Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
SciPy Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering
NeuPy is a Python library for Artificial Neural Networks and Deep Learning
NeuPy is a Python library for Artificial Neural Networks
Scipy Lecture Notes One document to learn numerics, science, and data with Python
scikit-learn: machine learning in Python
Tutorial material on the scientific Python ecosystem http://scipy-lectures.org
Numpy tutorial
Matplotlib tutorial
Matplotlib Examples
Mayavi: 3D scientific data visualization and plotting in Python
Анализ временных рядов с помощью Python
Визуализация данных c Python
Библиотеки для глубокого обучения Theano/Lasagne
Time Series Analysis (TSA) in Python – Linear Models to GARCH
PyMC3’s documentation!
MCMC sampling for dummies
PyMC3 — MCMC и не только
MCMC-сэмплинг для тех, кто учился, но ничего не понял
Достижения в глубоком обучении за последний год
Neural networks with Theano and Lasagne
Yandex School of Data Analysis
ml-training-website
Video DeepBayes
GitHub bayesgroup/deepbayes2017
Deep Learning Tutorials
Байесовский анализ в Python
Введение в Байесовские методы
Edward probabilistic programming language
Edward A library for probabilistic modeling, inference, and criticism. Deep generative models, variational inference. Runs on TensorFlow
Blei Lab
David M. Blei
Theano
Ставим Theano на Windows
Deep Learning: Сравнение фреймворков для символьного глубокого обучения
Probabilistic Programming in Python: Bayesian Modeling and Probabilistic Machine Learning with Theano
Installing Theano
Lasagne Lightweight library to build and train neural networks in Theano
Lasagne GitHub
PyTorch Jupyter Notebook GitHub
PyTorch Python GitHub
PyTorch Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
PyTorch
DFM Deep Function Machines: Generalized Neural Networks for Topological Layer Expression
Open-Source Neural Machine Translation in PyTorch
PyTorch GitHub
PyTorch documentation
Kind-PyTorch-Tutorial
PyTorch
PyTorch — ваш новый фреймворк глубокого обучения
Multi-layer Recurrent Neural Networks (LSTM, GRU, RNN) for character-level language models in Torch
PyTorch tutorials demonstrating modern techniques with readable code
Using TensorFlowSharp in Unity (Experimental)
Unity Machine Learning Agents
Unity Machine Learning Agents
Video Unity Machine Learning
Unity3D Machine Learning – Setting up the environment & Tensorflow for AgentML on Windows 10
Compiling Tensorflow for Unity3d
Loading a TensorFlow graph with the C++ API
Machine Learning (Tensorflow + CUDA toolkit) with Unity?
Нейросетка играет в Доту
The Journal of Machine Learning Research (JMLR)
Automatic Differentiation Variational Inference
PyMC: Bayesian Stochastic Modelling in Python
Welcome to Lasagne
OpenBLAS
OpenBLAS is an optimized BLAS library based on GotoBLAS2 1.13 BSD version
Markov chain Monte Carlo
Алгоритм Метрополиса — Гастингса
Метод Монте-Карло
Семплирование (математическая статистика)
Формула Фейнмана — Каца
Стохастический мир
jupyter notebook
Installing Jupyter
Microsoft Azure Notebooks
A Beginner’s Guide to Variational Methods
The Variational Rényi Lower Bound
Variational Bayes and the evidence lower bound
Understanding the Variational Lower Bound
Теорема Байеса
Байесовский вывод
Байесовская вероятность
Deep Probabilistic Programming
RBM – Restricted Boltzmann machines
Restricted Boltzmann Machines (RBM)
Restricted Boltzmann Machine trained in MNIST dataset
Musical TensorFlow, Part 1 – How to build an RBM in TensorFlow for making music
Musical TensorFlow, Part 2 – How to build an RNN-RBM for longer musical compositions in TensorFlow
Generating longer musical pieces with an RNN-RBM in TensorFlow
Python MIDI library
advanced midi library
Generative Learning Project using Tensorflow. Used Restricted Boltzmann machines along with Gibbs sampling to generate Blues music
Deep Convoluted Restricted Boltzmann Machine (Java)
Extended Mean Field Restricted Boltzmann Machine
Train an Infinite Restricted Boltzmann Machine
RBM procedure using tensorflow
GitHub RBM Restricted Boltzmann machine
Третье поколение нейросетей: “Глубокие нейросети”
Принцип максимума энтропии
Ограниченная машина Больцмана как основа глубоких нейронных сетей PDF
Машина Больцмана
Ассоциативная память на основе ограниченной машины Больцмана (RBM)
Регуляризация в ограниченной машине Больцмана, эксперимент
Предобучение ограниченными машинами Больцмана для распознавания реальных изображений
Предобучение нейронной сети с использованием ограниченной машины Больцмана
Реализация Restricted Boltzmann machine на c#
awesome-rnn Recurrent Neural Network – A curated list of resources dedicated to RNN
Нейробайесовский подход к задачам машинного обучения
GitHub Principal Component Analysis (PCA)
PCA Метод главных компонент (PCA principal component analysis)
Как работает метод главных компонент (PCA) на простом примере
Метод Главных Компонент (PCA)
Лекция: Метод главных компонент
Метод главных компонент
Форум – разобраться с методом главных компонент (PCA)
Теория вероятностей и добрые классификаторы
Apache Spark
Download Apache Spark
MLlib is Apache Spark’s scalable machine learning library.
Apache Spark как ядро проекта. Часть 1
Расстояние Кульбака — Лейблера
Python Numpy Tutorial
NumPy
Книги по Python
NumPy quickstart
hi and thanks for the actual blog post ive recently been searching regarding this specific advice online for sum hours these days as a result thanks ackeeebdkkcd
I like what you guys tend to be up too. Such clever work and coverage! Keep up the very good works guys I’ve incorporated you guys to my personal blogroll. bkgeeedafdkaecge
Разница между байесовской и частотной интерпретацией играет важную роль в практической статистике. Например, при сравнении двух гипотез на одних и тех же данных, теория проверки статистических гипотез , основанная на частотной интерпретации, позволяет отвергать или не отвергать модели-гипотезы. При этом адекватная модель может быть отвергнута из-за того, что на этих данных кажется адекватнее другая модель. Байесовские методы, напротив, в зависимости от входных данных выдают апостериорную вероятность быть адекватной для каждой из моделей-гипотез.