Методы оптимизации: Дихотомия и метод градиентного спуска с постоянным шагом
Околообучающее видео о некоторых методах оптимизации. В видео рассмотренны методы деления пополам, золотого сечения, а так же градиентного ...
TheRestlessSloth
7. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Методы оптимизации | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/nyi9 Задание: https://goo.gl/aGuSrA Подробнее о курсе: https://goo.gl/RSvnLF Другие лекции курса: ...
Технострим Mail.Ru Group
Методы оптимизации 3. Примеры задач выпуклой оптимизации
01:10 - Напоминание леммы Фаркаша 05:30 - Напоминания определения выпуклой функции 09:00 - Copositive cone 13:50 - Пример простой невыпуклой ...
Лекторий ФПМИ
Лекция 8. Методы оптимизации в нейронных сетях
Слайды доступны: shorturl.at/ltVZ3 0:00:00 - ждем начала 0:01:00 - начало 0:02:45 - проблема исчезающих градиентов 0:07:34 - функции активации ...
ML Lab ITMO
Методы оптимизации и сэмплирования для нейросетей через K FAC — Кропотов Дмитрий
Секция DeepBayes workshop Data Fest⁵, 2018.04.28.
ODS AI Global
Методы оптимизации Многокритериальная оптимизация 08 06 2020
Илья Панфилов
РК6. Методы оптимизации. Методика тестирования алгоритмов поисковой оптимизации
Проблема выбора наилучших алгоритмов оптимизации для различных классов целевых функций. Организация экспериментального тестирования ...
Робототехника и комплексная автоматизация
Что происходит во время процесса оптимизации в нейронной сети?
Объяснение процесса оптимизации нейронной сети.
andreiliphd
Методы Оптимизации. Семинар 1. Прикладные задачи оптимизации
Звук сломался. Все материалы на сайте fmin.xyz. Конкретно этот семинар основан на разделе https://fmin.xyz/docs/applications/Applications/
Даня Меркулов
Введение в полиномиальную оптимизацию
Открытая лекция CS центра Сергей Романов (СПбГЭТУ "ЛЭТИ") О лекторе: Студент CS центра, аспирант кафедры автоматики и процессов ...
Computer Science Center
Alexander Gasnikov: Современные численные методы стохастической оптимизации, bayesgroup.ru
В докладе пойдет речь о том как с помощью стохастической оптимизации можно решать задачи математической статистики (агрегирование оценок) и ...
Arsenii Ashukha
Численные методы оптимизации 2. Градиентный спуск
Лекция от 12.02.2020 (первая пропущена) Лектор - Гасников Александр Владимирович Съёмка - Цвик Григорий Монтаж - Роман Бондарь.
Лекторий ФПМИ
Нейробайесовские методы. Лекция 2. Дважды стохастический вариационный вывод
Курс нейробайесовских методов в машинном обучении Лекция 2 Дважды стохастический вариационный вывод Лектор: Ветров Дмитрий Петрович ...
Группа ММП
Методы оптимизации 11. Введение в проксимальные методы
Дата лекции: 13.11.2019 Лектор: Катруца А.М. Снимал и монтировал: Роман Климовицкий.
Лекторий ФПМИ
Сириус.Дома: Введение в методы оптимизации
Заключительная лекция мини-курса по оптимизации с сотрудником кафедры математических основ управления МФТИ Александром Безносиковым.
Образовательный центр "Сириус"
Лекция 8. Стохастическая онлайн оптимизация
Optimization and Statistics in MIPT
Стохастическая и Huge-scale оптимизация. Лекция 1(ч1-1) Введение в выпуклый анализ
Optimization and Statistics in MIPT
РК6. Методы оптимизации. Классы тестовых функций
Основные подходы к генерации функций для тестирования алгоритмов поисковой оптимизации. Лекцию читает Сахаров Максим Константинович.
Робототехника и комплексная автоматизация
Вебинар: "Методы оптимизации для решения инженерных задач"
DATADVANCE
Нейробайесовские методы. Лекция 1. Стохастический вариационный вывод (SVI)
Курс нейробайесовских методов в машинном обучении Лекция 1 Стохастический вариационный вывод (SVI) Лектор: Ветров Дмитрий Петрович Ссылка ...
Группа ММП
Методы оптимизации 2. Выпуклые функции
Лектор: Дмитрий Камзолов.
Студсовет ФПМИ МФТИ
Э. Горбунов: О сходимости методов типа стох. градиента для выпуклых и невыпуклых задач оптимизации
Общероссийский семинар по оптимизации 8 июля 2020 г. 19:00, Москва, Онлайн Э. Горбунов О сходимости методов типа стохастического градиентного ...
Optimization and Statistics in MIPT
Методы оптимизации 7. Градиентный спуск
3:15 - Особенности численного решения 7:05 - Критерии остановки 10:55 - Оракул 14:15 - Информация о задаче 15:15 - Вычисление следующей точки ...
Лекторий ФПМИ
Методы Оптимизации. 9 лекция
Лекция курса по методам оптимизации. Лектор: Гасников Александр Владимирович. МФТИ, Факультет Управления и Прикладной Математики (ФУПМ, ...
Даня Меркулов
Численные методы оптимизации 4. Субградиентный спуск.
Лекция от 26 февраля 2020 Лектор - Гасников Александр Владимирович Съемка, монтаж: Цвик Григорий.
Лекторий ФПМИ
Стохастический градиентный спуск
На семинаре мы обсудим методы стохастической оптимизации, необходимые для решения многих задач оптимизации, возникающих в машинном ...
Семинары по машинному обучению JetBrains Research
Лекция 4 (часть 1). Стохастическая оптимизация и ее приложения
Optimization and Statistics in MIPT
Современные методы математической оптимизации в IT-Enterprise.APS\MES 2015
Теоретические основы управления. Современные методы математической оптимизации в IT-Enterprise.APS\MES 2015. Подходы, реализация, опыт ...
IT-Enterprise
HSE Master of Data Science Admissions Webinar - Russian Version
Learn more about HSE University's new online Master of Data Science on Coursera in this admissions webinar. For an English version of the webinar, visit: ...
Coursera
5. Нейрон и функции активации: лекция
Нейросети начались! На этом занятии рассказывается про математическую модель одного нейрона и про функции активации, а также про ...
Deep Learning School
Лекция 15: Параллельные методы многоэкстремальной оптимизации
Лекция на сайте НОУ "ИНТУИТ": http://www.intuit.ru/studies/courses/1021/284/lecture/7140 В лекции рассмтатриваются задачи минимизации функции, ...
НОУ ИНТУИТ
Численные методы оптимизации 6. Нижние оценки. Рестарты
Лекция от 11 марта 2020 Лектор - Гасников Александр Владимирович Съёмка - Цвик Григорий Монтаж - Роман Бондарь.
Лекторий ФПМИ
Обучение нейронных сетей | Глубокие нейронные сети на Python
Краткий обзор методов обучения нейронных сетей. Страница курса - http://www.asozykin.ru/courses/nnpython. Обучение нейронной сети – подбор весов ...
Andrey Sozykin
Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento)
Летняя школа по биоинформатике: http://bioinformaticsinstitute.ru/summer2017 Основы нейросетей. Виды нейросетей (полносвязные нейросети, ...
Институт биоинформатики
Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Любую непрерывную функцию можно приблизить многослойной нейронной сетью с любой заданной точностью. Теоретически, двух слоёв для этого ...
Компьютерные науки
Машинные методы обработки данных и симуляторы для оптимизации продукта. Спикер: Максим Годзи
Простейшие приемы из мира ML для обработки данных о поведении в продукте. Простейшие симуляторы поведения пользователей. Зачем нужны и ...
Productstar
Гасников А.В. "Важность решения задач оптимизации с неточным оракулом"
Optimization and Statistics in MIPT
Лекция 6. Introduction in deep learning
Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_action Репозиторий курса на гитхабе: https://github.com/vkantor/MIPT_Data_Mining_In_Action_2016.
Data Mining in Action
Методы Оптимизации. Семинар 7. Субградиент и субдифференциал.
Даня Меркулов
Лекция №1
Цикл лекций "Дискретная оптимизация" Преподаватель - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры дискретной математики Дайняк ...
Лекторий ФПМИ
A.Gasnikov. Stochastic online gradient-free method with inexact oracle and huge-scale optimization
Advances in Optimization and Statistics. May 15. Read more: http://www.premolab.ru/event/advances-optimization-and-statistics.
Optimization and Statistics in MIPT
Как летает параплан Обучение Часть 1 Аэродинамика
Лекцию читает Руслан Хохлачёв. Опытный пилот-инструктор, основатель и руководитель клуба "СпортАвиаСервис" https://spbleti.ru/ Очень подробная, ...
Paramagazin
