深度学习入门:梯度下降通俗解释

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Python人工智能深度学习神经网络梯度下降目标函数线性回归优化算法迭代学习率损失函数参数更新高维空间步长
视频讲解了梯度下降算法在优化问题中的应用,特别是在机器学习中寻找损失函数最小值的过程。梯度下降是一种优化算法,用于更新参数以最小化目标函数。视频通过画图的方式,形象描述了求解过程:初始化参数,计算梯度,更新参数,以迭代的方式逐步走向最优解。过程中强调了步长(也称学习率)的选择对模型效率和性能的影响,既不能过大导致跑偏,也不能过小使得优化速度缓慢。此外,还介绍了梯度的计算和更新方向是当前梯度的反向,是优化过程中迈向最低损失点的关键。该视频适合对机器学习算法有兴趣的技术人员、数据分析师、算法工程师、AI研究人员和学生。
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唐宇迪
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长用非常接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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