Thuật toán Gradient Descent

Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent) nhắc lại kiến thức giải tích nhiều biến, đi sâu vào thuật toán Gradient Descent, Gradient Descent ngẫu nhiên và Mini-Batch Gradient Descent. Hiểu rõ thuật toán này là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất mô hình của bạn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

28p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 5 - Hồi quy tuyến tính, cung cấp kiến thức cơ bản và chuyên sâu về mô hình hồi quy tuyến tính – một thuật toán học máy nền tảng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Nội dung bao gồm cách xây dựng mô hình hồi quy, hàm mất mát, phương pháp tối ưu hóa gradient descent, cũng như đánh giá và kiểm định mô hình bằng các chỉ số thống kê. Bài giảng phù hợp cho sinh viên ngành CNTT, Khoa học dữ liệu, và những ai quan tâm đến ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu thực tế.

29p phongtrongkim0906 16-05-2025 2 1   Download

Trong học máy, tối ưu hóa là quá trình quan trọng để đạt được hiệu suất cao nhất cho các mô hình. Hai công cụ then chốt trong quá trình này là đạo hàm và vi phân, giúp tính toán gradient và điều hướng tối ưu. Bài viết này tập trung vào vai trò của đạo hàm và vi phân trong Gradient Descent và Backpropagation – hai kỹ thuật quan trọng trong tối ưu hóa học máy.

7p visarada 28-04-2025 1 1   Download

Bài viết "Sự hội tụ của hàm lồi mạnh và hàm trơn" tìm hiểu các hàm trơn, hàm lồi, hàm lồi mạnh và các tính chất của chúng. Sau đó, chứng minh các bước lặp của thuật toán Gradient Descent là hội tụ sau một số vòng lặp...

7p kimphuong23 17-07-2023 11 3   Download

Thực hành Toán cao cấp - Chương 6: Hàm số, dãy và một số ứng dụng. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu lập trình đệ quy trong Python; dãy số (sequence) đệ quy; revisit: phương pháp Gradient Ascent/Descent;... Mời các bạn cùng tham khảo!

21p gianghavan18 18-08-2022 24 2   Download