[3Blue1Brown] Градиентный спуск, как обучаются нейронные сети | Глава 2. Глубокое обучение

🎯 Загружено автоматически через бота: 🚫 Оригинал видео: 📺 Данное видео принадлежит каналу (@3blue1brown). Оно представлено в нашем сообществе исключительно в информационных, научных, образовательных или культурных целях. Наше сообщество не утверждает никаких прав на данное видео. Пожалуйста, поддержите автора, посетив его оригинальный канал. ✉️ Если у вас есть претензии к авторским правам на данное видео, пожалуйста, свяжитесь с нами по почте support@, и мы немедленно удалим его. 📃 Оригинальное описание: Нравятся эти видео? Подумайте о том, чтобы поделиться одним или двумя. Помогите финансировать будущие проекты: Особая благодарность этим сторонникам: Письменная/интерактивная форма этой серии: Это видео было поддержано Amplify Partners. Партнеры Amplify будут рады получить от вас письмо по адресу 3blue1brown@ для основателей стартапов машинного обучения на ранней стадии. Чтобы узнать больше, я настоятельно рекомендую книгу Майкла Нильсена. В книге рассматривается код примера в этих видеороликах, которые вы можете найти здесь: База данных МНИСТ: Также посетите блог Криса Олы: Его пост о нейронных сетях и топологии особенно красив, но, честно говоря, там все просто великолепно. И если вам это нравится, вам *понравятся* публикации на distill: Дополнительные видеоролики можно найти в Welch Labs, где также есть несколько замечательных серий по машинному обучению: «Но я уже жадно проглотил работы Нильсена, Олаха и Уэлча», — слышу я вы. Ну-ну, тогда посмотри на себя. В таком случае я мог бы порекомендовать вам продолжить чтение книги Гудфеллоу, Бенджио и Курвиля «Глубокое обучение». Спасибо Лише Ли (@lishali88) за ее вклад в конце и за то, что позволила мне так много разобраться в материале. Вот статьи, на которые она ссылалась в конце: Музыка Винсента Рубинетти: