ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Lecture 4 Part 2: Nonlinear Root Finding, Optimization, and Adjoint Gradient Methods

Автор: MIT OpenCourseWare

Загружено: 2023-10-23

Просмотров: 7541

Описание: MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Learning And Beyond, IAP 2023
Instructors: Alan Edelman, Steven G. Johnson

View the complete course: https://ocw.mit.edu/courses/18-s096-m...
YouTube Playlist:    • MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Le...  

Description: Nonlinear root finding by Newton’s method and optimization by gradient descent. “Adjoint” methods (reverse-mode/backpropagation) lets us find gradients efficiently for large-scale engineering optimization.

License: Creative Commons BY-NC-SA
More information at https://ocw.mit.edu/terms
More courses at https://ocw.mit.edu
Support OCW at http://ow.ly/a1If50zVRlQ

We encourage constructive comments and discussion on OCW’s YouTube and other social media channels. Personal attacks, hate speech, trolling, and inappropriate comments are not allowed and may be removed. More details at https://ocw.mit.edu/comments.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Lecture 4 Part 2: Nonlinear Root Finding, Optimization, and Adjoint Gradient Methods

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Lecture 5 Part 1: Derivative of Matrix Determinant and Inverse

Lecture 5 Part 1: Derivative of Matrix Determinant and Inverse

Newton's Method for constrained optimization problems

Newton's Method for constrained optimization problems

Lecture 1 Part 1: Introduction and Motivation

Lecture 1 Part 1: Introduction and Motivation

[CFD] Сопряженный градиент для CFD (Часть 2): Оптимальное расстояние и направления

[CFD] Сопряженный градиент для CFD (Часть 2): Оптимальное расстояние и направления

Adjoint State Method for an ODE | Adjoint Sensitivity Analysis

Adjoint State Method for an ODE | Adjoint Sensitivity Analysis

Lecture 4 Part 1: Gradients and Inner Products in Other Vector Spaces

Lecture 4 Part 1: Gradients and Inner Products in Other Vector Spaces

RANS vs. viscous panel methods for airfoil shape optimization (ICAS 2022)

RANS vs. viscous panel methods for airfoil shape optimization (ICAS 2022)

22. Gradient Descent: Downhill to a Minimum

22. Gradient Descent: Downhill to a Minimum

Lecture 6 Part 2: Calculus of Variations and Gradients of Functionals

Lecture 6 Part 2: Calculus of Variations and Gradients of Functionals

Lecture 2 Part 1: Derivatives in Higher Dimensions: Jacobians and Matrix Functions

Lecture 2 Part 1: Derivatives in Higher Dimensions: Jacobians and Matrix Functions

25. Stochastic Gradient Descent

25. Stochastic Gradient Descent

Линейные операторы и их сопряженные

Линейные операторы и их сопряженные

Вейвлеты: математический микроскоп

Вейвлеты: математический микроскоп

Introduction to Gradient (1 of 2: Definition & Meaning)

Introduction to Gradient (1 of 2: Definition & Meaning)

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

1.1 Optimization Methods - Motivation and Historical Perspective

1.1 Optimization Methods - Motivation and Historical Perspective

1. The Geometry of Linear Equations

1. The Geometry of Linear Equations

EML Webinar by Ole Sigmund on the topology optimization

EML Webinar by Ole Sigmund on the topology optimization

What is Automatic Differentiation?

What is Automatic Differentiation?

The Karush–Kuhn–Tucker (KKT)  Conditions and the Interior Point Method for Convex Optimization

The Karush–Kuhn–Tucker (KKT) Conditions and the Interior Point Method for Convex Optimization

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]