Как найти решение задачи по ее описанию? Градиентный спуск: Теория и Практика на Tensorflow

Автор: КрасноТех

Загружено: 2024-10-31

Просмотров: 1507

Описание: Градиентный спуск - основа всех алгоритмов по обучению нейросетей. Рассмотрим, почему он работает именно так, как найти градиент, как понимать функцию ошибки и т.д.

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

Как найти решение задачи по ее описанию? Градиентный спуск: Теория и Практика на Tensorflow

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

№61. Решаю параметры, пока не сопьюсь. День 56

№61. Решаю параметры, пока не сопьюсь. День 56

ДВИ МГУ. Легендарный мехмат возрождается? Разбор экзамена с Савватеевым

ДВИ МГУ. Легендарный мехмат возрождается? Разбор экзамена с Савватеевым

Полное сравнение PyTorch с TensorFlow, что выбрать в 2025?

Полное сравнение PyTorch с TensorFlow, что выбрать в 2025?

Чтобы разбогатеть тебе нужен градиентный спуск

Чтобы разбогатеть тебе нужен градиентный спуск

Парадокс Бертрана – что не так со случайностью // Vital Math

Парадокс Бертрана – что не так со случайностью // Vital Math

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

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

Нейросеть для сжатия данных. Автоэнкодеры: объяснение и реализация на tensorflow.

Нейросеть для сжатия данных. Автоэнкодеры: объяснение и реализация на tensorflow.

Давайте реализуем Object Detection. С нуля, в коде, на своих данных,Tensorflow.

Давайте реализуем Object Detection. С нуля, в коде, на своих данных,Tensorflow.

Сделал свой Stable Diffusion с нуля на Tensorflow. Это проще, чем кажется.

Сделал свой Stable Diffusion с нуля на Tensorflow. Это проще, чем кажется.

Обратное распространение ошибки

Обратное распространение ошибки