Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Tricks stochastiques Softmax

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (45)

Réseaux profonds et convolutifs : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.

Modèles linéaires pour la classification: Régression logistique et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique et les machines vectorielles de support.

Proximal Gradient Descent: Techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de la descente du gradient proximal et de ses applications dans l'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique.

Gradient Descent: Techniques d'optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la descente en gradient, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation dans la formation en réseau neuronal.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation et l'optimisation des réseaux neuronaux, en abordant des défis tels que les fonctions de perte non convexes et les minima locaux.

Techniques d'optimisation: fonctions de descente de gradient et convexes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu des techniques d'optimisation, en se concentrant sur la descente de gradient et les propriétés des fonctions convexes dans l'apprentissage automatique.

Descente de gradient plus rapide: Techniques d'optimisation projetées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.

Optimisation non convexe : techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'optimisation non convexes et leurs applications dans l'apprentissage automatique.

Introduction à l’optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'optimisation, y compris les perspectives historiques, les formulations mathématiques et les applications pratiques dans les problèmes de prise de décision.

La méthode de Newton : les techniques d’optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes et la méthode de Newton pour une résolution efficace des problèmes.

RTR aspects pratiques + tCG Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les aspects pratiques de l'optimisation de la région de confiance riemannienne et introduit la méthode du gradient conjugué tronqué.

Quatre connexions : Alpha-Beta Pruning et Monte-Carlo Tree Search Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la résolution Connect Four en utilisant des algorithmes de théorie de jeu et compare leurs performances.

Résoudre le 4 : la taille A-B et la recherche de l'arbre Monte-Carlo Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer la résolution Connect Four en utilisant la théorie du jeu et l'optimisation des algorithmes, en comparant minimax, taille alpha-bêta, et recherche d'arbre Monte-Carlo.

Questions avancées de métaprogrammation: Volume de code et complexité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la gestion de grandes bases de code, niveaux d'abstraction plus élevés, codeDB, requêtes Datalog, et l'analyse de programme.

Apprendre la solution du noyau: Tutoriel MGT-418 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage de la solution du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en abordant les problèmes numériques possibles.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

La méthode de Hesse et Newton Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la méthode de Hesse et Newton pour l'optimisation en utilisant des processus itératifs.

Estimation de R: Méthode de vraisemblance maximale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer les paramètres d'estimation dans les modèles statistiques en utilisant la méthode de probabilité maximale et la méthode des moments.

Éléments de statistiques: Estimations et distributions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.

Méthode de descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la méthode Gradient Descent, la fluidité des fonctions et les preuves liées à la convexité.

Page 2 sur 3