Statistical Learning Theory 2025: Class 19

Statistical Learning Theory 2025: Class 20

25. Stochastic Gradient Descent

9. Lagrangian Duality and Convex Optimization

Statistical Learning Theory 2025: Class 1

Градиентный спуск и его варианты: объяснение | Функция стоимости, скорость обучения и оптимизация

Lecture 1 | Convex Optimization I (Stanford)

Stanford CS229: Machine Learning - Linear Regression and Gradient Descent | Lecture 2 (Autumn 2018)

Who's Adam and What's He Optimizing? | Deep Dive into Optimizers for Machine Learning!

Stanford CS231N | Spring 2025 | Lecture 3: Regularization and Optimization

Алгоритмы и структуры данных ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ КУРС от А до Я

Оптимизация для глубокого обучения (Momentum, RMSprop, AdaGrad, Adam)

Machine Learning 1 - Linear Classifiers, SGD | Stanford CS221: AI (Autumn 2019)

Технологии природы, которые круче любой машины. Молекулярные моторы живых организмов внутри клеток

Лекция 1 | Выпуклая оптимизация | Введение доктора Ахмада Бацци

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Statistical Learning Theory 2025: Class 21

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Deep Learning(CS7015): Lec 5.9 Gradient Descent with Adaptive Learning Rate

Нейросеть Grok: полный гайд по работе в нейросети от Илона Маска

Stanford EE364A Convex Optimization I Stephen Boyd I 2023 I Lecture 2