Наглядное объяснение оптимизатора RMSProp | Глубокое обучение №12 скачать в хорошем качестве

Наглядное объяснение оптимизатора RMSProp | Глубокое обучение №12

В этом видео вы узнаете, как RMSProp ускоряет и делает более стабильным градиентный спуск, регулируя размер шага для каждого параметра вместо того, чтобы обрабатывать все градиенты одинаково. Мы увидим, как скользящее среднее квадратов градиентов помогает контролировать колебания, почему параметр бета определяет скорость реакции оптимизатора на изменения и как этот простой трюк позволяет модели плавно приближаться к минимуму. К концу вы поймёте не только само уравнение, но и интуицию, лежащую в основе RMSProp — столь мощного метода оптимизации в глубоком обучении. Ссылки на важные видео ✅ :- EWMA:-    • Exponentially Weighted Moving Average (EWM...   Градиентный спуск:-    • How Gradient Descent REALLY Works   Функции активации:-    • What Are Activation Functions?  Deep Learn...   Исчезающие/взрывающиеся градиенты:-    • Vanishing AND Exploding Gradient Problem E...   Нормализация данных:-    • Data Normalization | Why Scaling Your Data...   📚 Добро пожаловать на канал! Если вы увлечены изучением сложных концепций максимально простым способом, вы попали по адресу. Я создаю визуальные объяснения с помощью анимации, чтобы сделать темы более понятными и увлекательными, особенно в области алгоритмов, искусственного интеллекта, машинного обучения и других дисциплин. 🎥 Анимации, созданные с помощью Manim: Manim — это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания математических анимаций. Узнайте больше или попробуйте сами: 🔗 https://www.manim.community Давайте пообщаемся: GitHub: https://github.com/ByteQuest0 Reddit:   / bytequest