• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Градиентный спуск с нуля на Python скачать в хорошем качестве

Градиентный спуск с нуля на Python 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Градиентный спуск с нуля на Python
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Градиентный спуск с нуля на Python в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Градиентный спуск с нуля на Python или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Градиентный спуск с нуля на Python в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Градиентный спуск с нуля на Python

Мы изучим градиентный спуск — метод обучения нейронных сетей. Затем мы реализуем градиентный спуск с нуля на Python, чтобы вы могли понять, как он работает. Мы реализуем градиентный спуск, обучив модель линейной регрессии для прогнозирования погоды. В будущих видео мы будем развивать эту технологию для создания сложных нейронных сетей! Полное объяснение и код можно найти здесь: https://github.com/VikParuchuri/nnet_.... Главы 0:00 Введение 01:49 — Интуиция линейной регрессии 07:53 — Измерение потерь 15:28 — Обновление параметров 16:11 — Градиенты и частные производные 23:29 — Скорость обучения 28:35 — Реализация линейной регрессии 36:09 — Обучающий цикл Это видео — часть нашего нового курса «От нуля до GPT» — руководства по созданию собственной модели GPT с нуля. Пройдя этот курс, вы освоите навыки глубокого обучения с самых азов. Даже если вы новичок, вы можете начать с подготовки, предлагаемой Dataquest. Если вы мечтаете о построении моделей глубокого обучения, этот курс для вас. И самое главное, вы можете получить бесплатный доступ к курсу, пока он находится в стадии бета-тестирования! Зарегистрируйтесь сегодня! https://bit.ly/4016NfK

Comments
  • Neural Network From Scratch In Python 2 года назад
    Neural Network From Scratch In Python
    Опубликовано: 2 года назад
  • ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска 5 лет назад
    ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Math And NumPy Fundamentals For Deep Learning 2 года назад
    Math And NumPy Fundamentals For Deep Learning
    Опубликовано: 2 года назад
  • Построение алгоритма градиентного спуска за 15 минут | Конкурс кодирования 3 года назад
    Построение алгоритма градиентного спуска за 15 минут | Конкурс кодирования
    Опубликовано: 3 года назад
  • LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили! 8 дней назад
    LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Лекция 1. Градиентный спуск 2 года назад
    Лекция 1. Градиентный спуск
    Опубликовано: 2 года назад
  • Machine Learning And Deep Learning Beginner Intro And Overview [W/Code] 3 года назад
    Machine Learning And Deep Learning Beginner Intro And Overview [W/Code]
    Опубликовано: 3 года назад
  • Введение в градиентный спуск || Оптимизация многомерных уравнений 2 года назад
    Введение в градиентный спуск || Оптимизация многомерных уравнений
    Опубликовано: 2 года назад
  • RNN From Scratch In Python 2 года назад
    RNN From Scratch In Python
    Опубликовано: 2 года назад
  • Gradient Descent, Step-by-Step 6 лет назад
    Gradient Descent, Step-by-Step
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Градиентное усиление: серебряная пуля науки о данных 4 года назад
    Градиентное усиление: серебряная пуля науки о данных
    Опубликовано: 4 года назад
  • Regression Analysis | Full Course 2025 10 месяцев назад
    Regression Analysis | Full Course 2025
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Gradient Descent From Scratch in Python - Visual Explanation 2 года назад
    Gradient Descent From Scratch in Python - Visual Explanation
    Опубликовано: 2 года назад
  • Backpropagation In Depth 2 года назад
    Backpropagation In Depth
    Опубликовано: 2 года назад
  • Classification With Neural Networks 2 года назад
    Classification With Neural Networks
    Опубликовано: 2 года назад
  • Stochastic Gradient Descent vs Batch Gradient Descent vs Mini Batch Gradient Descent |DL Tutorial 14 5 лет назад
    Stochastic Gradient Descent vs Batch Gradient Descent vs Mini Batch Gradient Descent |DL Tutorial 14
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Ridge Regression From Scratch In Python [Machine Learning Tutorial] 3 года назад
    Ridge Regression From Scratch In Python [Machine Learning Tutorial]
    Опубликовано: 3 года назад
  • Множественная линейная регрессия в Python с нуля | Объяснено просто 4 года назад
    Множественная линейная регрессия в Python с нуля | Объяснено просто
    Опубликовано: 4 года назад
  • Linear Regression From Scratch in Python (Mathematical) 4 года назад
    Linear Regression From Scratch in Python (Mathematical)
    Опубликовано: 4 года назад
  • Who's Adam and What's He Optimizing? | Deep Dive into Optimizers for Machine Learning! 1 год назад
    Who's Adam and What's He Optimizing? | Deep Dive into Optimizers for Machine Learning!
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5