• 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

【演算法:Gradient Descent】跟著我們一起來學習深度學習中常用的優化方法-梯度下降法!不再含糊不清,全白話,讓您輕鬆掌握如何最小化損失函數,提升模型準確度。 скачать в хорошем качестве

【演算法:Gradient Descent】跟著我們一起來學習深度學習中常用的優化方法-梯度下降法!不再含糊不清,全白話,讓您輕鬆掌握如何最小化損失函數,提升模型準確度。 1 год 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...
【演算法:Gradient Descent】跟著我們一起來學習深度學習中常用的優化方法-梯度下降法!不再含糊不清,全白話,讓您輕鬆掌握如何最小化損失函數,提升模型準確度。
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 【演算法:Gradient Descent】跟著我們一起來學習深度學習中常用的優化方法-梯度下降法!不再含糊不清,全白話,讓您輕鬆掌握如何最小化損失函數,提升模型準確度。 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 【演算法:Gradient Descent】跟著我們一起來學習深度學習中常用的優化方法-梯度下降法!不再含糊不清,全白話,讓您輕鬆掌握如何最小化損失函數,提升模型準確度。 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 【演算法:Gradient Descent】跟著我們一起來學習深度學習中常用的優化方法-梯度下降法!不再含糊不清,全白話,讓您輕鬆掌握如何最小化損失函數,提升模型準確度。 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



【演算法:Gradient Descent】跟著我們一起來學習深度學習中常用的優化方法-梯度下降法!不再含糊不清,全白話,讓您輕鬆掌握如何最小化損失函數,提升模型準確度。

#深度學習 #DeepLearning #優化方法 #OptimizationMethods #梯度下降法 #GradientDescent #損失函數 #LossFunction #模型準確度 #ModelAccuracy #深度學習 #DeepLearning #優化方法 #OptimizationMethods #梯度下降法 #GradientDescent #損失函數 #LossFunction #模型準確度 #ModelAccuracy 跟著我們一起來學習深度學習中常用的優化方法-梯度下降法!不再含糊不清,全白話,讓您輕鬆掌握如何最小化損失函數,提升模型準確度。 Join us to learn the commonly used optimization method in deep learning - Gradient Descent! No more confusion, all in plain language, making it easy for you to understand how to minimize loss functions and improve model accuracy. 梯度下降:如何最小化損失函數 什麼是梯度下降? 梯度下降是一種優化算法,用於尋找函數的最小值。在機器學習中,我們經常需要最小化一個稱為損失函數的指標,以使我們的模型表現更好。 原理解釋 想像你站在一座山峰上,想找到谷底。你的目標是以最快的方式到達谷底。梯度下降就像是你根據腳下坡度的指示,每步都朝著最陡峭的方向前進,直到到達谷底。 梯度是什麼? 梯度是函數在某一點的導數或斜率。它告訴我們函數在該點上升或下降的速度。梯度下降算法利用梯度的反方向,不斷更新模型的參數,直到找到損失函數的最小值。 如何工作? 初始化參數: 開始時,隨機初始化模型的參數。 計算損失函數: 使用當前參數計算損失函數的值。 計算梯度: 計算損失函數對每個參數的梯度(導數)。 更新參數: 根據梯度的方向和大小,更新模型的參數以降低損失函數的值。 重複迭代: 重複以上步驟,直到損失函數收斂到最小值或達到停止條件。 為什麼重要? 梯度下降是深度學習模型訓練的核心。通過最小化損失函數,我們能夠使模型更準確地預測未知數據,從而提高模型的性能和可靠性。 總結 梯度下降是深度學習中不可或缺的一部分,它使我們能夠有效地訓練模型並改進性能。掌握梯度下降算法,將有助於您更好地理解和應用深度學習技術。 Gradient Descent: Minimizing Loss Functions What is Gradient Descent? Gradient descent is an optimization algorithm used to find the minimum value of a function. In machine learning, we often need to minimize a metric called a loss function to improve the performance of our models. Principle Explanation Imagine standing on top of a mountain and wanting to reach the valley below. Your goal is to get to the valley as quickly as possible. Gradient descent is like taking steps in the steepest direction downhill, guided by the slope under your feet, until you reach the valley. What is Gradient? Gradient refers to the derivative or slope of a function at a certain point. It tells us how fast the function is increasing or decreasing at that point. The gradient descent algorithm uses the opposite direction of the gradient to continuously update the model's parameters until it finds the minimum value of the loss function. How does it work? Initialize Parameters: Start by randomly initializing the model's parameters. Compute Loss Function: Calculate the value of the loss function using the current parameters. Compute Gradient: Calculate the gradients (derivatives) of the loss function with respect to each parameter. Update Parameters: Update the model's parameters based on the direction and magnitude of the gradient to decrease the value of the loss function. Repeat Iterations: Repeat the above steps until the loss function converges to its minimum value or reaches a stopping condition. Why is it important? Gradient descent is crucial for training deep learning models. By minimizing the loss function, we can improve the model's ability to predict unknown data, thus enhancing its performance and reliability. Summary Gradient descent is an essential part of deep learning, enabling effective model training and performance improvement. Mastering gradient descent will help you better understand and apply deep learning techniques.

Comments
  • 【演算法:GWO】透過模擬灰狼捕食,深入了解自然生態中的競爭與求生 | #自然智慧 #灰狼優化演算法 #Python程式設計 #模擬狼群行為 #Grey Wolf Optimization #gwo 1 год назад
    【演算法:GWO】透過模擬灰狼捕食,深入了解自然生態中的競爭與求生 | #自然智慧 #灰狼優化演算法 #Python程式設計 #模擬狼群行為 #Grey Wolf Optimization #gwo
    Опубликовано: 1 год назад
  • 如何理解“梯度下降法”?什么是“反向传播”?通过一个视频,一步一步全部搞明白 4 года назад
    如何理解“梯度下降法”?什么是“反向传播”?通过一个视频,一步一步全部搞明白
    Опубликовано: 4 года назад
  • 【演算法:Linear Regression】你敢相信AI對房價的預測?! | 線性回歸一次搞懂!從數學原理到實作應用|Linear Regression Explained 7 месяцев назад
    【演算法:Linear Regression】你敢相信AI對房價的預測?! | 線性回歸一次搞懂!從數學原理到實作應用|Linear Regression Explained
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • “随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam”,打包理解对梯度下降法的优化 4 года назад
    “随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam”,打包理解对梯度下降法的优化
    Опубликовано: 4 года назад
  • В чем разница между матрицами и тензорами? 4 месяца назад
    В чем разница между матрицами и тензорами?
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Лучшее объяснение частных производных и градиентов 4 месяца назад
    Лучшее объяснение частных производных и градиентов
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • 从方向导数到梯度的演化,人工智能的基础概念 6 месяцев назад
    从方向导数到梯度的演化,人工智能的基础概念
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Зачем нужна топология? 9 дней назад
    Зачем нужна топология?
    Опубликовано: 9 дней назад
  • 一个视频了解:习近平和张又侠的全部恩怨, 为何反目? 2 недели назад
    一个视频了解:习近平和张又侠的全部恩怨, 为何反目?
    Опубликовано: 2 недели назад
  • 4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации 7 месяцев назад
    4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium] 4 месяца назад
    Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Medical White Molecular Background video | Footage | Screensaver 5 лет назад
    Medical White Molecular Background video | Footage | Screensaver
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Gradient Descent in 3 minutes 4 года назад
    Gradient Descent in 3 minutes
    Опубликовано: 4 года назад
  • 神经网络 : 梯度下降 (Gradient Descent in Neural Nets) 8 лет назад
    神经网络 : 梯度下降 (Gradient Descent in Neural Nets)
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Парижские шансон-песни о любви 60-х годов | Винтажная французская романтика (аккордеон и фортепиан.. 3 недели назад
    Парижские шансон-песни о любви 60-х годов | Винтажная французская романтика (аккордеон и фортепиан..
    Опубликовано: 3 недели назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • QUIET TIME WITH JESUS - Soaking worship instrumental | Prayer and Devotional 9 месяцев назад
    QUIET TIME WITH JESUS - Soaking worship instrumental | Prayer and Devotional
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Линейная регрессия, функция стоимости и алгоритм градиентного спуска... Всё объяснено очень понятно! 5 лет назад
    Линейная регрессия, функция стоимости и алгоритм градиентного спуска... Всё объяснено очень понятно!
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Эффект Моцарта в частоте 432 Гц – улучшите память и внимание для эффективного обучения 11 месяцев назад
    Эффект Моцарта в частоте 432 Гц – улучшите память и внимание для эффективного обучения
    Опубликовано: 11 месяцев 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