Довідка
Довідка
ЛКЛАУД ІД 162
Loading...

Лекція 4: Градієнтні методи оптимізації функцій багатьох змінних

Дізнаємось

1. Основи градієнтних методів — дізнаються, що таке градієнтні методи оптимізації, як вони використовуються для мінімізації функцій багатьох змінних.
2. Алгоритм градієнтного спуску — розглянуть покроковий алгоритм градієнтного спуску і зрозуміють, як обчислюється кожна нова ітерація на основі значення градієнта.
3. Вибір швидкості навчання — дізнаються, як правильно обирати крок (

Навчимось

1. Обчислювати градієнт функцій багатьох змінних — навчаться знаходити вектор градієнта для багатовимірних функцій.
2. Застосовувати алгоритм градієнтного спуску — зможуть виконувати ітерації градієнтного спуску для наближення до мінімуму функції, використовуючи обчислені значення градієнта і вибраний крок.
3. Оцінювати вплив швидкості навчання на сходження — зрозуміють, як вибір значення кроку впливає на швидкість і стабільність алгоритму, зможуть коригувати значення для досягнення оптимального результату.
4. Застосовувати стохастичний та адаптивні методи для великих задач — навчаться використовувати ефективні варіанти градієнтного спуску, що спрощують роботу з великими даними.

Матеріали

Доступно тільки для зареєстрованих користувачів

Проблемні питання
  • Доступно тільки для зареєстрованих користувачів

Д.з.

Доступно тільки для зареєстрованих користувачів

Тема
5 лекції
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
5 практичні заняття
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Загальнонаціональна хвилина мовчання за загиблими внаслідок збройної агресії рф проти України
60