У нас вы можете посмотреть бесплатно Матрица Гессе — объяснение или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
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
Матрица Гессе — ключевое понятие в многомерном исчислении и оптимизации машинного обучения. В этом видео мы объясняем, что такое матрица Гессе, как её вычислить и почему она важна для понимания кривизны и вторых производных функций. Вы узнаете, как она связана с градиентным спуском, методом Ньютона и почему модели глубокого обучения редко используют её напрямую из-за вычислительных ограничений. Идеально подходит для студентов, специалистов по данным и всех, кто изучает оптимизацию и искусственный интеллект. Похожие видео ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Матрица Якоби: • The Jacobian Matrix - Explained Байесовская оптимизация: • Bayesian Optimization Настройка гиперпараметров: поиск по сетке против случайного поиска: • Hyperparameters Tuning: Grid Search vs Ran... Трюк с ядром: • The Kernel Trick Кросс-энтропия — объяснение: • Cross-Entropy - Explained Выпадение — объяснение: • Dropout in Neural Networks - Explained Переобучение против недообучения: • Overfitting vs Underfitting - Explained Почему модели переобучаются или недообучаются — компромисс между смещением и дисперсией: • Bias-Variance Trade-off - Explained Метод наименьших квадратов против метода максимального правдоподобия: • Least Squares vs Maximum Likelihood XGBoost объясняется менее чем за 3 минуты: • XGBoost Explained in Under 3 Minutes Содержание ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 00:00 — Введение 01:27 — Первые частные производные 02:08 — Вторые частные производные 03:11 - Расширение на более высокие измерения 03:51 - Приложения машинного обучения 04:45 - Вычислительная проблема 05:33 - Практические альтернативы 06:24 - Заключение Подписывайтесь ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🐦 Twitter: @datamlistic / datamlistic 📸 Instagram: @datamlistic / datamlistic 📱 TikTok: @datamlistic / datamlistic 👔 Linkedin: / datamlistic Канал Поддержите ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;) Если вы хотите поддержать канал финансово, мы будем рады пожертвованию в размере стоимости чашки кофе! (полностью добровольное и необязательное участие) ► Patreon: / datamlistic ► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq ► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281 ► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5 ► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a #hessianmatrix #machinelearning #оптимизация #глубокое обучение #математика