Градиентный спуск с нуля на Python

Мы изучим градиентный спуск — метод обучения нейронных сетей. Затем мы реализуем градиентный спуск с нуля на Python, чтобы вы могли понять, как он работает. Мы реализуем градиентный спуск, обучив модель линейной регрессии для прогнозирования погоды. В будущих видео мы будем развивать эту технологию для создания сложных нейронных сетей!

Полное объяснение и код можно найти здесь: https://github.com/VikParuchuri/nnet_....

Главы
0:00 Введение
01:49 — Интуиция линейной регрессии
07:53 — Измерение потерь
15:28 — Обновление параметров
16:11 — Градиенты и частные производные
23:29 — Скорость обучения
28:35 — Реализация линейной регрессии
36:09 — Обучающий цикл

Это видео — часть нашего нового курса «От нуля до GPT» — руководства по созданию собственной модели GPT с нуля. Пройдя этот курс, вы освоите навыки глубокого обучения с самых азов. Даже если вы новичок, вы можете начать с подготовки, предлагаемой Dataquest.

Если вы мечтаете о построении моделей глубокого обучения, этот курс для вас.

И самое главное, вы можете получить бесплатный доступ к курсу, пока он находится в стадии бета-тестирования!

Зарегистрируйтесь сегодня!
https://bit.ly/4016NfK