Глубокое обучение с MATLAB: оптимизация параметров и гиперпараметров сети
Похожие видео
В этом видео от ЦИТМ Экспонента мы рассмотрим, как использовать MATLAB для оптимизации параметров и гиперпараметров в глубоком обучении. Глубокое обучение является одной из самых мощных и эффективных техник машинного обучения, и MATLAB предоставляет множество инструментов для работы с нейросетями. Мы изучим различные методы оптимизации, такие как градиентный спуск и стохастический градиентный спуск, и узнаем, как выбирать оптимальные гиперпараметры для нашей модели. Мы также рассмотрим различные стратегии и подходы к оптимизации, включая регуляризацию и адаптивную скорость обучения. Вы узнаете, как использовать MATLAB для создания, обучения и оценки нейронных сетей, а также для настройки и оптимизации их параметров. Это видео будет полезно как начинающим специалистам в области глубокого обучения, так и опытным исследователям, которые хотят улучшить свои навыки в оптимизации нейронных сетей. Присоединяйтесь к нам и узнайте, как использовать MATLAB для оптимизации параметров и гиперпараметров в глубоком обучении.
Twitter
Facebook
Vk
Ok
Mailru
Telegram
Whatsapp