Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Lecture 7 Part 1: Derivatives of Random Functions

Автор: MIT OpenCourseWare

Загружено: 2023-10-23

Просмотров: 4429

Описание:

MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Learning And Beyond, IAP 2023
Instructors: Alan Edelman, Steven G. Johnson

View the complete course: https://ocw.mit.edu/courses/18-s096-m...
YouTube Playlist:    • MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Le...  

Description: Even if a function f is stochastic (has random numbers in it), we can still define a derivative “on average” (whose expectation value is the derivative of the expectation value of f). For example, for stochastic gradient descent in machine learning.

License: Creative Commons BY-NC-SA
More information at https://ocw.mit.edu/terms
More courses at https://ocw.mit.edu
Support OCW at http://ow.ly/a1If50zVRlQ

We encourage constructive comments and discussion on OCW’s YouTube and other social media channels. Personal attacks, hate speech, trolling, and inappropriate comments are not allowed and may be removed. More details at https://ocw.mit.edu/comments.

Lecture 7 Part 1: Derivatives of Random Functions

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Lecture 7 Part 2: Second Derivatives, Bilinear Forms, and Hessian Matrices

Lecture 7 Part 2: Second Derivatives, Bilinear Forms, and Hessian Matrices

Lecture 1 Part 1: Introduction and Motivation

Lecture 1 Part 1: Introduction and Motivation

MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191

MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191

2025 MIT Integration Bee - Finals

2025 MIT Integration Bee - Finals

RIG Lecture Series - Probabilistic Robotics and Beyond

RIG Lecture Series - Probabilistic Robotics and Beyond

MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Learning And Beyond, IAP 2023

MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Learning And Beyond, IAP 2023

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Математики открывают странную новую бесконечность

Математики открывают странную новую бесконечность

4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации

4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации

Lecture 14: Stochastic Processes II

Lecture 14: Stochastic Processes II

Музыка для работы и концентрации — Фоновая музыка для офиса и учёбы

Музыка для работы и концентрации — Фоновая музыка для офиса и учёбы

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

MIT 6.S191: Reinforcement Learning

MIT 6.S191: Reinforcement Learning

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Lecture 1, Part I: Introduction of the Class

Lecture 1, Part I: Introduction of the Class

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Почему

Почему "вероятность 0" не означает "невозможно"

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]