5. Оптимизаторы в PyTorch простыми словами | SGD, Adam, RMSprop и AdamW

Оптимизаторы — одна из важнейших концепций глубокого обучения, поскольку они отвечают за обновление весов и смещений нейронной сети, чтобы модель могла учиться и делать более точные прогнозы. В этом уроке по PyTorch мы объясняем оптимизаторы простым языком, сначала разобравшись, как на самом деле обучается нейронная сеть. Мы связываем весь рабочий процесс — прямой проход, прогнозирование, функция потерь, обратное распространение ошибки, градиенты, оптимизатор и обновление параметров — чтобы вы точно понимали, где оптимизатор находится в процессе обучения. Мы также рассмотрим некоторые из наиболее часто используемых оптимизаторов в PyTorch, включая SGD, Momentum, RMSprop, Adam и AdamW. В этом видео вы узнаете: • Что такое оптимизатор? • Как обучается нейронная сеть • Прямой проход и прогнозирование • Что такое функция потерь? • Что такое обратное распространение ошибки? • Что такое градиенты? • Как градиенты используются для обновления весов • Что такое градиентный спуск? • Что такое скорость обучения? • Зачем нужны разные оптимизаторы? • SGD в PyTorch • Momentum • RMSprop • Adam • AdamW • Разница между функцией потерь, обратным распространением ошибки и оптимизатором • Как работает optimizer.zero_grad() • Как работает loss.backward() • Как работает optimizer.step() • Как использовать Adam с model.parameters() • Полный рабочий процесс обучения в PyTorch Мы также используем простой пример нейронной сети, чтобы понять, как работает оптимизатор во время обучения модели. Цель этого урока — не просто показать вам синтаксис PyTorch, а помочь вам понять, что на самом деле происходит за кулисами, когда оптимизатор обновляет параметры нейронной сети. Это видео полезно для начинающих, изучающих PyTorch, нейронные сети, глубокое обучение и основы машинного обучения. 📌 Рассматриваемые темы: PyTorch | Оптимизаторы | SGD | Adam | RMSprop | AdamW | Импульс | Градиентный спуск | Обратное распространение ошибки | Градиенты | Скорость обучения | Нейронные сети | Глубокое обучение Если этот урок оказался вам полезным, подпишитесь на канал NexTechX, чтобы получать больше уроков по Python, PyTorch, машинному обучению, глубокому обучению и искусственному интеллекту. #PyTorch #ГлубокоеОбучение #МашинноеОбучение