☑️ مطالعه مروری روشهای بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان نزولی
💡روند تکامل گرادیان نزولی
⬛️ مباحثی که در این پست بررسی می‌کنیم:
▪️ یادگیری در شبکه عصبی
▫️تابع هزینه و نقش آن در یادگیری
▪️فلسفه گرادیان نزولی
▫️ محدودیت‌های گرادیان نزولی
▪️نرخ یادگیری متغیر با زمان
▫️گرادیان نزولی با ترم ممنتوم
▪️روش بهینه‌سازی AdaGrad
▫️روش بهینه‌سازی RMSprop
▪️روش بهینه‌سازی AdaDelta
▫️روش بهینه‌سازی Adam
💡PyTorch
🔘 مطالعه در وبسایت
@Onlinebme
Post #4032
11.3K
Onlinebme ✅ویژگی‌های دوره ◽️بررسی دقیق تئوری و ریاضیات مرتبط با شبکه‌های عصبی ▪️مشتق گیری ▪️توابع هزینه ▪️روشهای بهینه‌سازی مبتنی بر SGD ◻️پروژه محور بودن دوره| 101 مثال + 24تمرین + 40 پروژه ◻️تقویت مهارت برنامه‌نویسی به سبک OOP پایتون ◻️ پیاده‌سازی…Onlinebme-PyTorch-Optimizers.pdf2.4 MB
- ❤ 9
- 👍 3
- 🤩 1