Введение в градиентный спуск || Оптимизация многомерных уравнений

Продолжайте изучать ► https://brilliant.org/TreforBazett. Начните бесплатно в течение 30 дней — и первые 200 человек получат скидку 20% на годовую премиум-подписку!

Как найти максимумы и минимумы для сложных функций с огромным количеством переменных, подобных тем, что встречаются при изучении нейронных сетей или машинного обучения? В этом видео мы обсудим тему из нелинейной оптимизации, называемую градиентным спуском (или градиентным подъёмом, если вам нужны максимумы), где вы постепенно приближаетесь к экстремуму, двигаясь в направлении вектора градиента. Мы рассмотрим базовый алгоритм, некоторые распространённые ошибки, а затем модернизируем его, используя метод линейного поиска, для повышения эффективности.

Ознакомьтесь с моей коллекцией товаров по математике, созданной совместно с Beautiful Equations
►

ПЛЕЙЛИСТЫ КУРСА:
►ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА:    • Discrete Math (Full Course: Sets, Logic, P...  
►ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА:    • Linear Algebra (Full Course)  
►ИСЧИСЛЕНИЕ I:    • Calculus I (Limits, Derivative, Integrals)...  
►ИСЧИСЛЕНИЕ II:    • Calculus II (Integration Methods, Series, ...  
►МНОГОПЕРЕМЕННОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ (Calc III):    • Calculus III: Multivariable Calculus (Vect...  
►ВЕКТОРНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ (Calc IV)    • Calculus IV: Vector Calculus (Line Integra...  
►ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ:    • Ordinary Differential Equations (ODEs)  
►ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ЛАПЛАСА:    • Laplace Transforms and Solving ODEs  
►ТЕОРИЯ ИГР:    • Game Theory  

ДРУГИЕ ПЛЕЙЛИСТЫ:
► Серия «Изучаем математику»
   • 5 Tips To Make Math Practice Problems Actu...  
► Серия «Крутая математика»:
   • Cool Math Series  

СТАТЬ УЧАСТНИКОМ:
►Присоединяйтесь:    / @drtrefor  

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ КНИГИ, КОТОРЫЕ Я ЛЮБЛЮ (партнёрская ссылка):
► https://www.amazon.com/shop/treforbazett

СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТЯ:
►Twitter (по математике):   / treforbazett  
►Instagram (по фотографии):   / treforphotography