• 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

Gradient Descent Explained: From Scratch to Advanced in 5 Minutes скачать в хорошем качестве

Gradient Descent Explained: From Scratch to Advanced in 5 Minutes 2 дня 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...
Gradient Descent Explained: From Scratch to Advanced in 5 Minutes
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Gradient Descent Explained: From Scratch to Advanced in 5 Minutes в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Gradient Descent Explained: From Scratch to Advanced in 5 Minutes 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 Gradient Descent Explained: From Scratch to Advanced in 5 Minutes 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



Gradient Descent Explained: From Scratch to Advanced in 5 Minutes

Discover how Gradient Descent works - the fundamental algorithm that trains EVERY neural network! 🚀 Learn from scratch to advanced variants (SGD, Momentum, ADAM) with stunning 3D visualizations in just 5 minutes. 🎯 WHAT YOU'LL LEARN: • The blindfolded mountain climber metaphor (intuitive understanding) • Mathematical foundation: derivatives, gradients, update rules • The Goldilocks problem: learning rates (too small, too large, just right) • 3D optimization landscapes: local minima, saddle points, plateaus • Advanced variants: Stochastic GD, Momentum, ADAM optimizer • Real-world application: training neural networks with backpropagation • Limitations & alternatives to gradient descent ⏱️ TIMESTAMPS: 0:00 - Hook: The Blindfolded Mountain Climber 0:40 - Mathematical Foundation: Derivatives & Gradients 1:30 - Learning Rate: The Goldilocks Problem 2:10 - 3D Landscapes: Local Minima & Saddle Points 2:50 - Advanced Variants: SGD, Momentum, ADAM 3:50 - Neural Networks: How AI Actually Learns 4:30 - Limitations & The Future of Optimization 🔬 RIGOROUS VISUALIZATIONS USING: ✓ ManimCE - 3D surfaces and mathematical animations ✓ NumPy - Gradient computations and optimization trajectories ✓ SymPy - Symbolic differentiation and mathematical expressions ✓ Matplotlib - Loss curves and convergence comparisons ✓ Seaborn - Statistical gradient distributions ✓ Real optimization landscapes: Rosenbrock, Rastrigin functions 🎓 KEY CONCEPTS EXPLAINED: • Update Rule: x_new = x_old - α∇f(x) • Gradient: ∇f = [∂f/∂x₁, ∂f/∂x₂, ..., ∂f/∂xₙ]ᵀ • Momentum: v_t = βv_{t-1} + ∇f(x_t) • ADAM: Combines momentum + adaptive learning rates • Backpropagation: Computing gradients in neural networks • Convergence: When to stop iterating 📊 REAL-WORLD IMPACT: Every major AI breakthrough uses gradient descent: • GPT-4: 175 billion parameters optimized with gradient descent • DALL-E 2: Image generation models trained via gradients • AlphaGo: Policy networks optimized through gradient-based learning • Self-Driving Cars: Perception models trained with gradient descent 🔥 WHY THIS MATTERS: Understanding gradient descent is ESSENTIAL for: Machine learning engineers implementing algorithms Data scientists training models AI researchers developing new techniques Anyone curious how AI actually "learns" 💡 OUT-OF-BOX INSIGHTS: • Why gradient descent is "greedy" and "blind" • How noise in SGD actually HELPS escape local minima • Why ADAM is the default optimizer in PyTorch, TensorFlow, JAX • The connection between physical intuition and mathematical optimization • Where gradient descent fails (and what comes next) 📚 ADDITIONAL RESOURCES: • Momentum Paper: Sutskever et al. (2013) • Deep Learning Book (Goodfellow): Chapter 8 • 3Blue1Brown: Backpropagation Calculus • Stanford CS231n: Optimization Lecture Notes 🎓 RELATED VIDEOS IN THIS SERIES: • Backpropagation Explained:    • (Backpropagation Explained) The 1986 Algor...   • Neural Networks from Scratch:    • What is a Neural Network? AI & Deep Learni...   • Convolutions Explained:    • Convolutional Neural Networks Explained: F...   💬 DISCUSSION QUESTIONS: 1. Have you implemented gradient descent from scratch? 2. Which optimizer do you use most: SGD, Momentum, or ADAM? 3. What's the hardest part of tuning learning rates? 4. Drop your favorite optimization trick in comments! 🔔 SUBSCRIBE for weekly AI/ML explanations with world-class visualizations. No fluff, no hype - just clear, rigorous explanations of cutting-edge concepts. --- 🏷️ TAGS: #gradientdescent #machinelearning #deeplearning #ai #optimization #neuralnetworks #adam #momentum #sgds #backpropagation #datascience #maths #algorithm #tutorial #Education

Comments
  • Natural Language Processing Explained: From Scratch to Transformers in 5 Minutes 1 день назад
    Natural Language Processing Explained: From Scratch to Transformers in 5 Minutes
    Опубликовано: 1 день назад
  • Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин 12 дней назад
    Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин
    Опубликовано: 12 дней назад
  • Gradient Descent vs Evolution | How Neural Networks Learn 10 месяцев назад
    Gradient Descent vs Evolution | How Neural Networks Learn
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Доведение моделирования до предела возможностей для поиска порядка в хаосе. 1 месяц назад
    Доведение моделирования до предела возможностей для поиска порядка в хаосе.
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC] 2 недели назад
    Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]
    Опубликовано: 2 недели назад
  • (Backpropagation Explained) The 1986 Algorithm That Powers ALL Modern AI 6 дней назад
    (Backpropagation Explained) The 1986 Algorithm That Powers ALL Modern AI
    Опубликовано: 6 дней назад
  • ЧТО ТАКОЕ ГОМЕОМОРФИЗМЫ, И ТАК ЛИ СЛОЖНА ТОПОЛОГИЯ КАК КАЖЕТСЯ 3 дня назад
    ЧТО ТАКОЕ ГОМЕОМОРФИЗМЫ, И ТАК ЛИ СЛОЖНА ТОПОЛОГИЯ КАК КАЖЕТСЯ
    Опубликовано: 3 дня назад
  • What If You Keep Slowing Down? 9 часов назад
    What If You Keep Slowing Down?
    Опубликовано: 9 часов назад
  • Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией 1 год назад
    Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией
    Опубликовано: 1 год назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 4 недели назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Объяснение различий между пакетным, мини-пакетным и стохастическим градиентным спуском | Глубокое... 1 месяц назад
    Объяснение различий между пакетным, мини-пакетным и стохастическим градиентным спуском | Глубокое...
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Самый важный алгоритм в машинном обучении 1 год назад
    Самый важный алгоритм в машинном обучении
    Опубликовано: 1 год назад
  • Что такое встраивание слов? 10 месяцев назад
    Что такое встраивание слов?
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 1 месяц назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Convolutional Neural Networks Explained: From Scratch to Advanced in 10 Minutes 4 дня назад
    Convolutional Neural Networks Explained: From Scratch to Advanced in 10 Minutes
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Управление поведением LLM без тонкой настройки 1 месяц назад
    Управление поведением LLM без тонкой настройки
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить) 6 месяцев назад
    Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить)
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • AI Agents Explained: The Future of Autonomous AI in 5 Minutes 7 дней назад
    AI Agents Explained: The Future of Autonomous AI in 5 Minutes
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Вариационные автоэнкодеры | Генеративный ИИ-анимированный 1 год назад
    Вариационные автоэнкодеры | Генеративный ИИ-анимированный
    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