Скачать с ютуб видео LLM Chronicles #3.2: Градиентный спуск в PyTorch с Autograd (лабораторная работа)

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: LLM Chronicles #3.2: Градиентный спуск в PyTorch с Autograd (лабораторная работа) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно LLM Chronicles #3.2: Градиентный спуск в PyTorch с Autograd (лабораторная работа) 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 LLM Chronicles #3.2: Градиентный спуск в PyTorch с Autograd (лабораторная работа) 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

LLM Chronicles #3.2: Градиентный спуск в PyTorch с Autograd (лабораторная работа)

В этой практической работе мы рассмотрим, как PyTorch использует библиотеку Autograd для реализации концепций производных и градиентного спуска, которые мы рассматривали в предыдущем эпизоде. 🖹 Лабораторная тетрадь: https://colab.research.google.com/dri... 🕤 Временные метки: 00:00 — Autograd и PyTorch 03:04 — Быстрый обход производной 05:49 — Визуализация вычислительных графиков PyTorch (torchviz) 07:15 — Обратный проход для простого персептрона 12:05 — Производные и градиентный спуск 15:22 — Вычислительный график для модели MNIST 16:28 — Потеря кросс-энтропии (PyTorch) 19:35 — (Бонус) Визуализация прямого прохода PyTorch (torchview) Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться, чтобы увидеть больше приключений с нейронными сетями!

Comments