10. diel - Neurónové siete - Gradientný zostup a jeho súrodenci
V minulej lekcii, Neurónové siete – Dokončenie teórie pre logistickú regresiu , sme prebrali nekonvexné a multidimenzionálne prípady aj loss funkciu.
V dnešnej lekcii kurzu Neurónovej siete – Krok za krokom preberieme rozdiely medzi batch, minibatch a stochastic gradient descent algoritmom.
Výhody a nevýhody
Batch gradient descent (ďalej len Gradient Descent) a Stochastick Gradient Descent sme si už ukázali, ale mali by sme sa ešte porozprávať o rozdieloch ao ich výhodách a nevýhodách:
- Gradient D
...koniec náhľadu článku...
Pokračuj ďalej
Došiel si až sem a to je super! Veríme, že ti prvé lekcie ukázali niečo nového a užitočného.
Chceš v kurze pokračovať? Prejdi do prémiové sekcie.
Kúpiť iba tento kurz
Získaj okamžitý prístup ku kurzu bez
časového obmedzenia.
475 kreditov
Obsah článku spadá pod licenciu Premium, kúpou článku súhlasíš so zmluvnými podmienkami.
- Prístup k jednotlivým lekciám podľa spôsobu obstarania.
- Kvalitné znalosti v oblasti IT.
- Zručnosti, ktoré ti pomôžu získať vysnívanú a dobre platenú prácu.
Popis článku
Požadovaný článok má nasledujúci obsah:
V kurze Neurónovej siete tentoraz preberieme rozdiely medzi batch, minibatch a stochastic gradient descent algoritmy.
Kredity získaš, keď podporíš našu sieť. To môžeš urobiť buď zaslaním symbolickej sumy na podporu prevádzky alebo pridaním obsahu na sieť.
