Численные методы оптимизации 2. Градиентный спуск
Лекция от 12.02.2020 (первая пропущена)
Лектор - Гасников Александр Владимирович
Съёмка - Цвик Григорий
Монтаж - Роман Бондарь
Видео Численные методы оптимизации 2. Градиентный спуск канала Лекторий ФПМИ
Лектор - Гасников Александр Владимирович
Съёмка - Цвик Григорий
Монтаж - Роман Бондарь
Видео Численные методы оптимизации 2. Градиентный спуск канала Лекторий ФПМИ
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Методы оптимизации 1. Вводная лекция
![[DeepLearning | видео 2] Градиентный спуск: как учатся нейронные сети](https://i.ytimg.com/vi/f9oDe4Yq4E0/default.jpg)
[DeepLearning | видео 2] Градиентный спуск: как учатся нейронные сети
Вычислительная гидродинамика (ВГД). Уравнение Рейнольдса и метод конечных объемов
Современные методы оптимизации — Александр Гасников
Лекция 2.4: Градиентный спуск.
Знаменитые нерешенные проблемы школьной математики (Алексей Савватеев)
Основы комбинаторики и теории чисел 5. Первообразные корни. Индексы
Шапошников С. В. - Математический анализ I - Теорема Бэра. Компакты
Случайные процессы 2. Пуассоновский и винеровский процессы.
25.10.2019. Градиентный спуск и метрики классификации. Продвинутый поток.
Условный экстремум и функция Лагранжа
Четкий план решения задачи №17 на оптимизацию
Алгоритмы на Python 3. Лекция №1
Методы оптимизации 6. Построение солверов
Тихонов Н. А. - Основы математического моделирования - Типы математических моделей (Лекция 1)
Основы комбинаторики и теории чисел 8. Алгебраические и трансцендентные числа
Пример 1 максимум. Метод ветвей и границ для решения задач целочисленного линейного программирования
Нейронные Сети на Понятном Языке | Градиентный Спуск | #2
Математический анализ 19. Метрические пространства