Алгоритм градиентного спуска. Объяснение основных концепций и принципов
В приложении удобнееQR для скачивания приложения
goole playappstore
Huawei AppGalleryRuStoreSamsung Galaxy StoreXiaomi GetApps

ИВВ Алгоритм градиентного спуска. Объяснение основных концепций и принципов

«Алгоритм градиентного спуска: объяснение основных концепций и принципов» — это книга, предлагающая подробное введение в алгоритм градиентного спуска и его применение в оптимизации параметров моделей машинного обучения. В книге рассматриваются ключевые концепции, такие как вычисление градиента, обновление параметров и выбор критериев остановки. Описываются практические примеры, исследуются преимущества и ограничения алгоритма и предлагаются рекомендации для дальнейшего развития и применения.
ФизикаIT-технологииНаукаВиртуальный рассказчик
Возрастные ограничения: 12+
Правообладатель: ООО "Издательские решения"
Дата публикации оригинала: 2024
Год выхода издания: 2024
Издательство: Ridero
Бумажных страниц: 34
  1. Главное
  2. Физика
  3. ИВВ
  4. Алгоритм градиентного спуска. Объяснение основных концепций и принципов
Книгу «Алгоритм градиентного спуска. Объяснение основных концепций и принципов», автор которой — ИВВ, вы можете почитать на сайте или в приложении для iOS или Android. Книги, аудиокниги и комиксы электронной библиотеки Яндекс Книг можно читать и слушать онлайн или скачивать на устройство, чтобы читать без интернета.
Уже прочитали? Что скажете?
👍👎
Читать отрывокОтрывок
Отменить можно в любой момент в личном кабинете
О книгеЧитают92Похожие книги

Похожие книги

Гайд по иллюстрации в нейросети
Софья МироедоваГайд по иллюстрации в нейросети
Основы Python для Data Science
Берман .Основы Python для Data Science
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
Пол ОрландМатематические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
Математика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
Леонид НикифоровМатематика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
Прикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
Венгроу Д.Прикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
Автобиография нейросети
Chat GPT 4, М.Р. Брослав, О.А. ЯблоковаАвтобиография нейросети
Python без проблем: решаем реальные задачи и пишем полезный код
Зингаро Д.Python без проблем: решаем реальные задачи и пишем полезный код
Промты ChatGPT: творчество, изобретательство, генерация идей. ТРИЗ, РТВ и ТОТА превращаем в промты
Алексей ЩинниковПромты ChatGPT: творчество, изобретательство, генерация идей. ТРИЗ, РТВ и ТОТА превращаем в промты
Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
Ян ЛекунКак учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
Golang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go (Для профессионалов)
Михалис ЦукалосGolang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go (Для профессионалов)
Гид по Computer Science
Спрингер В.Гид по Computer Science
Алгоритмы. С примерами на Python
Хайнеман Д.Алгоритмы. С примерами на Python
Грокаем глубокое обучение с подкреплением
Мигель МоралесГрокаем глубокое обучение с подкреплением
Продвинутые алгоритмы и структуры данных
Ла Рокка М.Продвинутые алгоритмы и структуры данных
Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев
Никита СергеевАналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев
Грокаем глубокое обучение
Эндрю ТраскГрокаем глубокое обучение
40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
Ahmad40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов
Такфилд Б.Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов
Грокаем машинное обучение
Серрано Л.Грокаем машинное обучение
ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети
Петр Панда, Арина СычеваChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети