M00nL1ght Mar 27 at 06:00

От MNIST к Transformer. Часть 4. Gradient Descent. Обучаем нашу модель

Hard

10 min

4.4K

Artificial IntelligenceC++ * GPGPU * Mathematics *

+10

Comments 5

nomhoi Mar 28 at 03:46

Может быть лучше изучать fastai сначала?: https://share.google/aimode/mujk1zduzGWfiDghG

И еще немножко моих и AI галлюцинаций: https://share.google/aimode/RgAoVgVyoRuPoTYpx

M00nL1ght Mar 28 at 05:51

Можно почему бы и нет, тут все зависит от цели и потребностей. Цель статей - показать как это все работает под капотом, так сказать низкоуровневая база. Ну и собрать все с нуля для понимания основ.

KazimirShostak Mar 31 at 07:07

Очепятка - "Gradient Discent" (после пояснения, что производная по смещению равна 1)

M00nL1ght Mar 31 at 09:31

Спасибо, поправил

KazimirShostak Mar 31 at 07:25

Спасибо, интересно!

Поделюсь, что еще очень понравился по теме плейлист "Нейронные сети. PyTorch", канал SelfEdu. И про численные методы в основе, и про торч "под капотом", и про ясность изложенного материала.