Momentum et Nesterov expliqué : Accélérer l'apprentissage IA скачать в хорошем качестве

Momentum et Nesterov expliqué : Accélérer l'apprentissage IA

Le gradient descent classique est lent. Momentum et Nesterov le transforment en fusée pour entraîner vos réseaux de neurones. 📚 Dans cette vidéo: ✓ Comprendre pourquoi SGD vanilla converge lentement ✓ Maîtriser l'accumulation de moment (momentum) et son coefficient β ✓ Découvrir l'anticipation de trajectoire de Nesterov Accelerated Gradient ✓ Visualiser la différence entre momentum standard et NAG sur des surfaces de perte ✓ Savoir quand utiliser momentum (β=0.9) vs Nesterov en production ✓ Implémenter ces optimiseurs avec PyTorch et TensorFlow 🔗 RESSOURCES COMPLÈTES SUR NOTEBOOKLM Tous les papers fondateurs, articles pédagogiques et implémentations GitHub sont disponibles ici: 👉 https://notebooklm.google.com/noteboo... 📖 Sources mentionnées: • Polyak (1964) - Article original sur le momentum • Nesterov (1983) - Méthode d'accélération NAG • Sutskever et al. (2013) - Momentum pour Deep Learning • Documentation PyTorch Optimizer • Comparaisons visuelles momentum vs NAG 💡 Abonnez-vous pour plus de concepts IA expliqués simplement ! #Momentum #Nesterov #DeepLearning #OptimisationIA #MachineLearning #GradientDescent #SGD #PyTorch #TensorFlow #NeuralNetworks #IA #FormationIA #DataScience #ApprentissageProfond #OptimiseurIA