Градиентный спуск: основы и адаптивные варианты (Python MatPlotLib)
В этом ролике подробно разберем алгоритм Градиентного спуска и адаптивные варианты, такие как: метод импульсов, Нестерова, Adagrad, Adadelta и Adam. Также запрограем и проанализируем результаты, используя Pyhton MatPlotLib.
Видео Градиентный спуск: основы и адаптивные варианты (Python MatPlotLib) канала HardMath
Видео Градиентный спуск: основы и адаптивные варианты (Python MatPlotLib) канала HardMath
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Метод дихотомии c++
Бинарные файлы C++. В чем прикол? Как с ними работать?
Нейросеть угадывает цифры С++ (Многослойный персептрон C++)
Какие книги полезны по нейросетям
Qt+OpenGL. Шутер в 3D (вводная часть)
Qt+OpenGL. Основы, Вращение куба. Игра в 3D: Часть 1
Численное интегрирование: Методы Левых Правых прямоугольников, Трапеций, Симпсона c++
Метод Ньютона (касательных) и хорд Численное решение уравнения c++
Qt 6 - Установка Qt Creator на Windows 10 - Первый проект
MPI (Вводная часть. MPI - Hello World)
Интерполяция методом Ньютона