17. Методы редукции дисперсии. SAG, SVRG. Адаптивные методы. Adam, RMSProp, Adagrad. ФКН. 2024

17. Методы редукции дисперсии. SAG, SVRG. Адаптивные методы. Adam, RMSProp, Adagrad. ФКН. 2024
Share:

Download MP3


Similar Tracks

18. Обучение нейросетей с точки зрения оптимизации. Grokking. Double Descent. Loss Surface. ФКН.2024 Даня Меркулов
20. Двойственные методы: градиентный подъем (!), метод модиф. функции Лагранжа, ADMM. ФКН.2024 Даня Меркулов
Лекция 1. Р.В. Шамин. Математика анализа данных МЦМУ МИАН
19. Обучение больших моделей. Warmup. DDP. Gpipe. LoRA. ZeRO. Идея квантизации. ФКН.2024 Даня Меркулов
Свободные сдвиговые течения Aziz Kudaikulov
24. Методы оптимизации в непрерывном времени. Gradient Flow. Стох. и ускоренная версии. МФТИ 2024 Даня Меркулов
1. Базовые понятия линейной алгебры. Матрично-векторное дифференцирование. МФТИ 2024 Даня Меркулов
Основы машинного обучения, лекция 17 — понижение размерности ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
15. Метод Ньютона. Квадратичная сходимость. Квазиньютоновские методы. SR1, DFP, BFGS. ФКН. 2024 Даня Меркулов
16. Метод стохастического градиентного спуска. Минимизация конечных сумм. Батч. Эпоха. ФКН. 2024 Даня Меркулов
Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1 (Евгений Соколов) ФКН ВШЭ
25. Метод двойственного подъёма. Метод модифицированной фун. Лагранжа. Dual decomposition. МФТИ 2024 Даня Меркулов
Профильный ЕГЭ 2023 математика. Задача 17. Параметр. Аналитический метод Математик МГУ
Семинар №2 Градиентный спуск, линейный классификатор Антон Ганичев
Машинное обучение 1, лекция 5 — регуляризация, разреженные модели, линейная классификация ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Optimization for Deep Learning (Momentum, RMSprop, AdaGrad, Adam) DeepBean
10. Линейное программирование. Приложения. Симплекс метод. МФТИ 2024 Даня Меркулов
Основы машинного обучения, лекция 16 — отбор признаков ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
12. Скорость сходимости алгоритмов. Линейный поиск. Правила Армихо, Вульфа. МФТИ 2024 Даня Меркулов