• 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

4th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich скачать в хорошем качестве

4th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich 10 дней 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...
4th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 4th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 4th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich 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 4th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich 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



4th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich

All teaching material is available at: [github](https://github.com/bengsV/OptML) This video is the fourth exercise session for the *Optimization for Machine Learning* course (Summer Semester 2023) at LMU Munich. The session covers subgradients of common norms, Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions for projections, and the practical implementation of Gradient Descent. *1. Subgradients of Norms [[01:00](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]* The instructor explores how to handle functions that are not differentiable at certain points, like zero. * Norm (Euclidean):* He proves that at the origin (), the set of subgradients for the Euclidean norm is the unit ball [[03:23](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. For any other point, the subgradient is unique and equals the gradient: [[27:11](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. * Norm:* He demonstrates that the subgradient of the norm is a vector where each component is the sign ( or ) of the corresponding parameter [[39:10](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. This is a crucial property used later in Lasso regularization. *Composition Rule:* He provides a theoretical framework for finding subgradients of composite functions , which is useful for complex ML objectives [[45:37](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. *2. KKT Conditions & Projections [[53:27](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]* The session transitions to constrained optimization using *Karush-Kuhn-Tucker (KKT)* conditions. *Stationarity & Feasibility:* He outlines the five core KKT conditions: stationarity of the Lagrangian, non-negative dual variables, complementary slackness, and primal/dual feasibility [[58:10](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. *Analytical Projection:* Using these conditions, he derives the closed-form solution for projecting a point onto an ball of radius . The result is simply scaling the vector back to the boundary if it lies outside the ball: [[01:13:41](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. *3. Practical: Least Squares Regression [[01:17:12](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]* The second half of the video moves to a Python implementation of linear regression (Least Squares) using a dataset of heights and weights. *Objective Function:* He implements the squared error loss: [[01:21:49](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. *Hyperparameters:* He explains how to calculate the *Smoothness Constant ()**—the largest eigenvalue of the covariance matrix—and the **Lipschitz Constant ()* to determine optimal step sizes [[01:29:02](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. *Gradient Descent Variants [[01:34:30](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]:* *Naive/Constant Step Size:* Simple to implement but can oscillate or converge slowly. *Lipschitz-based Step Size:* More conservative but guarantees convergence for non-smooth problems. *Smoothness-based Step Size ():* Highly efficient for quadratic problems like Least Squares, often reaching the optimum in very few iterations [[01:40:15](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]. *4. Summary of Results [[01:45:15](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )]* The session concludes by comparing these strategies on different datasets. He notes that while constant step sizes worked well by chance for these simple quadratic problems, more complex machine learning landscapes require the theoretically grounded step sizes derived from and [[01:44:24](   • 4th Exercise, Optimization for Machine Lea...  )].

Comments
  • 11th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich 9 дней назад
    11th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин 13 дней назад
    Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин
    Опубликовано: 13 дней назад
  • Лижут ли Вас Собаки? ВОТ ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ (вас шокирует)! 5 дней назад
    Лижут ли Вас Собаки? ВОТ ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ (вас шокирует)!
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Зеленский пошел на бунт против Трампа, о чем говорит скандал с песней Тины Кароль. Итоги 20.01 2 часа назад
    Зеленский пошел на бунт против Трампа, о чем говорит скандал с песней Тины Кароль. Итоги 20.01
    Опубликовано: 2 часа назад
  • 5th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich 10 дней назад
    5th Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Почему любители часто круче «профессионалов»? 1 год назад
    Почему любители часто круче «профессионалов»?
    Опубликовано: 1 год назад
  • Признаки свержения автократий. S09E20 Трансляция закончилась 4 часа назад
    Признаки свержения автократий. S09E20
    Опубликовано: Трансляция закончилась 4 часа назад
  • Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747? 2 месяца назад
    Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • «Нас ждут тектонические сдвиги»: зачем Трамп создал кризис вокруг Гренландии 14 часов назад
    «Нас ждут тектонические сдвиги»: зачем Трамп создал кризис вокруг Гренландии
    Опубликовано: 14 часов назад
  • 1st Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich 11 дней назад
    1st Exercise, Optimization for Machine Learning, Sose 2023, LMU Munich
    Опубликовано: 11 дней назад
  • Арестович: Грозит ли Украине эскалация войны? Дневник войны. Трансляция закончилась 1 день назад
    Арестович: Грозит ли Украине эскалация войны? Дневник войны.
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 день назад
  • Что такое квантовая теория 13 лет назад
    Что такое квантовая теория
    Опубликовано: 13 лет назад
  • Пантеон: инженерная ошибка, которая пережила 2000 лет 6 дней назад
    Пантеон: инженерная ошибка, которая пережила 2000 лет
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Зачем Трампу нужен Совет? США готовятся скормить Россию Китаю? Стратегия Запада. Пастуховская Кухня 1 день назад
    Зачем Трампу нужен Совет? США готовятся скормить Россию Китаю? Стратегия Запада. Пастуховская Кухня
    Опубликовано: 1 день назад
  • «Когда мы что-то видим, мы всегда что-то не видим» // «Скажи Гордеевой» 10 часов назад
    «Когда мы что-то видим, мы всегда что-то не видим» // «Скажи Гордеевой»
    Опубликовано: 10 часов назад
  • Самый короткий тест на интеллект Задача Массачусетского профессора 5 лет назад
    Самый короткий тест на интеллект Задача Массачусетского профессора
    Опубликовано: 5 лет 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
  • Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение? 3 недели назад
    Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение?
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Юлия Латынина отвечает за всё!  Запись прямого эфира! Трансляция закончилась 1 день назад
    Юлия Латынина отвечает за всё! Запись прямого эфира!
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 день назад
  • Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады 1 год назад
    Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

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