梯度下降:神经网络如何学习|深度学习第2章 - 3Blue1Brown - 中配
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Parts
Description
3Blue1Brown《深度学习》第2章讲梯度下降:神经网络通过最小化代价函数,反复沿负梯度微调权重和偏置,从手写数字数据中学习并能泛化。视频还展示网络会对随机噪声自信地给出无意义答案,最后推荐尼尔森免费书,并访谈李丽莎,讨论打乱标签仍能拟合、以及结构化数据存在更易找的优质局部最小值,说明学习不止死记硬背。 ---------------------------------------------------------------- 00:00:04 引言 00:00:31 回顾 00:01:48 使用训练数据 00:03:03 代价函数 00:06:53 梯度下降 00:11:10 更多关于梯度向量 00:12:04 梯度下降回顾 00:12:47 分析网络 00:16:25 深入学习 00:17:24 丽莎·李访谈 00:19:31 结语 ---------------------------------------------------------------- 原标题:Gradient descent, how neural networks learn | Deep Learning Chapter 2 原作者:3Blue1Brown 发布日期:2017-10-16 视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w
Comments
剃度算法可以改参数,但是,有很多个样本,怎么确保改一个样本不会改变以前的样本的结果?
第三集没了?
3:38那里你居然没玩那个梗:“AI:我找到了一个输出,但代价是什么?”
有点失望你没把那个13000维的图画出来,画出来就好懂多了
我:“好家伙,信息量真大,不过我应该大概懂了个皮毛。” Grant:“这是老技术了。” 我:💀💀💀💀💀💀
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