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Mathematics

必ず知っておくべきTensorflow数学

Tensorflow は簡単な四則演算も複雑なグラフという構造を使わなければなりません。なぜでしょうか?それはTensorflowが勾配降下法というアルゴリズムを遂行する上で微分式が必要だからです。グラフ構造はその微分式を便利に導出するための手段です。なぜそうなのか数学的に説明しました。

  • kwangsung
Tensorflow

こんなことが学べます

  • 微分を導出する過程を理解できます。

  • パイソン コードで勾配降下法を実装してみます。

  • ディープラーニングアルゴリズムの勾配降下法を数学的アプローチで学びます。

Tensorflowのディープラーニングは最終的に傾斜降下法を実行するアルゴリズムです。

傾斜下降法は何ですか?

大体上図のようにグラフの最低値を探す過程です。

この講義では、数学的なアプローチで傾斜降下法を説明しました。
数学を使用せずにアルゴリズムを説明すると、すぐに便利ですが、明確な理解は困難です。
難しくない数学で傾斜下降法を説明しました。

* もし講義の速度が遅く感じられる場合は、1.25 or 1.5倍速で聞くことをお勧めします。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 機械学習に数学的にアプローチしたい方

  • Tensorflow に興味がある方

前提知識、
必要でしょうか?

  • ありません。

こんにちは
です。

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3.8

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  • 현) 리얼메이커 수석 개발자
  • 전) CCG 수석 개발자
  • 전) VARDOT 소프트웨어 엔지니어, 드루팔 개발자
  • 전) 반도체 에칭 시뮬레이션 책임 개발자

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14件 ∙ (1時間 44分)

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最終更新日: 

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  • tylove0930님의 프로필 이미지
    tylove0930

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