Подробное объяснение оптимизатора RMSprop | Глубокое обучение

Подробное объяснение оптимизатора RMSprop. Оптимизатор RMSprop — это метод, сокращающий время обучения модели в глубоком обучении. Путь обучения в мини-пакетном градиентном спуске зигзагообразный, а не прямой. Таким образом, часть времени тратится на движение в зигзагообразном направлении. Оптимизатор RMSprop увеличивает горизонтальное перемещение и уменьшает вертикальное перемещение, тем самым делая зигзагообразный путь более прямым и сокращая время обучения модели. Концепция оптимизатора RMSprop сложна для понимания. Поэтому в этом видео я постарался дать вам подробное объяснение оптимизатора RMSprop. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ▶ Оптимизатор Momentum в глубоком обучении:    • Momentum Optimizer in Deep Learning | Expl...   ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ▶ Смотрите следующее видео об оптимизаторе Adam:    • Adam Optimizer Explained in Detail | Deep ...   ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✔ Плейлист «Улучшение нейронной сети»:    • Overfitting and Underfitting in Machine Le...   ✔ Полный плейлист по нейронным сетям:    • Neural Network python from scratch | Multi...   ✔ Полный плейлист по логистической регрессии:    • Logistic Regression Machine Learning Examp...   ✔ Полный плейлист по линейной регрессии: https://www.youtube.com/watch?v=mlk0r... ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Временная метка: 0:00 Повестка дня 1:42 Объяснение оптимизатора RMSprop 5:37 Конец ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Подпишитесь на мой канал, ведь я каждую неделю публикую новое видео о машинном обучении: https://www.youtube.com/channel/UCJFA...