Скачать с ютуб видео [딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까?

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

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: [딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까? в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно [딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까? 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 [딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까? 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

[딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까?

Gradient가 가장 가파른 방향인 이유를 방향도함수를 통해 알려드립니다! #Gradient #Directional_derivative 혁펜하임 응원하기!: / 혁펜하임 혁펜하임 홈페이지: https://hyukppen.modoo.at/ 혁펜하임 인스타: / hyukppen --------------------------------------------- • 혁펜하임의 “퍼펙트” 신호 및 시스템 (Signals & Systems) • 혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra) • LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 • LEVEL 0: 인스톨! 파이썬 • LEVEL 1: Easy! 딥러닝 • LEVEL 2: Legend 13 & TTT 도강하기 🙄 • 혁펜하임의 "면접의 신" • 혁펜하임의 “꽂히는” 딥러닝 (Deep Learning) • 혁펜하임의 “트이는” 강화 학습 (Reinforcement learning) • 혁펜하임의 “탄탄한” 컨벡스 최적화 (Convex Optimization) --------------------------------------------- 0:00 - 방향도함수 6:38 - Gradient가 제일 가파른 방향인 이유!!

Comments