Wie lernen künstliche neuronale Netze? Teil 2: Die Mathematik hinter dem Backpropagation-Algorithmus

Автор: bm Informatik

Загружено: 2021-04-13

Просмотров: 4947

Описание: Der berühmte Backpropagation-Algorithmus ist ein Spezialfall einer relativ unbekannten, aber viel umfassenderen mathematischen Disziplin, der "Automatic Differentiation". Die im Detail komplizierte Backpropagation lässt sich in diesem Licht deutlich besser verstehen. Das Video behandelt zudem die wesentlichen Zutaten aus mathematischer Sicht: Gradienten, Jacobi-Matrix und die multivariable Kettenregel.

Dieses Video wurde im Rahmen einer Online-Schulung aufgezeichnet.

Teil 1: Grundlagen und Gradientenverfahren
• Wie lernen künstliche neuronale Netze? Tei...

Thomas Stahl leitet das KI-Lab der b+m Informatik AG und beschäftigt sich bereits seit mehr als 20 Jahren mit dem Thema Künstliche Intelligenz und Machine Learning.

https://www.bminformatik.de/themen/ku...

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Wie lernen künstliche neuronale Netze? Teil 2: Die Mathematik hinter dem Backpropagation-Algorithmus

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Wie lernen künstliche neuronale Netze? Teil 1: Gradientenverfahren

Wie lernen künstliche neuronale Netze? Teil 1: Gradientenverfahren

KI und Machine Learning - Schwerpunkt Reinforcement Learning

KI und Machine Learning - Schwerpunkt Reinforcement Learning

Keynote Dr. Christopher Pollin | Digital Humanities Day Leipzig 2025

Keynote Dr. Christopher Pollin | Digital Humanities Day Leipzig 2025

Интуитивное понимание алгоритмического дифференцирования в обратном режиме (АД)

Интуитивное понимание алгоритмического дифференцирования в обратном режиме (АД)

Neuronale Netze - Basiswissen

Neuronale Netze - Basiswissen

KI und Machine Learning in der Praxis. Ein Blick unter die Motorhaube

KI und Machine Learning in der Praxis. Ein Blick unter die Motorhaube

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Древний Японский Секрет, Как Научиться Чему Угодно в 10 Раз Быстрее (Сюхари) | Мудрость Времени

Древний Японский Секрет, Как Научиться Чему Угодно в 10 Раз Быстрее (Сюхари) | Мудрость Времени

KI Lectures an der LMU - Einblicke in die Künstliche Intelligenz

KI Lectures an der LMU - Einblicke in die Künstliche Intelligenz

So funktionieren neuronale Netze | KI-Basics

So funktionieren neuronale Netze | KI-Basics

Backpropagation, Gradientenabstieg, Fehlersignal, Aktivität, Hyperparameter, Loss | Prof. Griesbauer

Backpropagation, Gradientenabstieg, Fehlersignal, Aktivität, Hyperparameter, Loss | Prof. Griesbauer

Обратное распространение в сверточных нейронных сетях (CNN)

Обратное распространение в сверточных нейронных сетях (CNN)

Мне 73. Я жалею, что понял это только сейчас.

Мне 73. Я жалею, что понял это только сейчас.

Warum die Künstliche Intelligenz zum Tod des Internets führen wird

Warum die Künstliche Intelligenz zum Tod des Internets führen wird

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

Keynote: Automatic Differentiation for Dummies

Keynote: Automatic Differentiation for Dummies

The World's Most Important Machine

The World's Most Important Machine

Neuronale Netze - Backpropagation - Forwardpass

Neuronale Netze - Backpropagation - Forwardpass

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение