Мы вместе изучим различные типы алгоритмов оптимизации на основе градиента. Мотивация, стоящая за этим постом, состоит в том, чтобы дать интуитивное представление о работе алгоритмов оптимизации. Пост выглядит следующим образом: Введение Градиентный спуск SGD с Momentum Ускоренный градиент Нестерова Адаград Ададельта и RMSprop Адам Как выбрать алгоритм Заключение 1. Введение Градиентный спуск  – это итеративный алгоритм оптимизации первого..

Заявление об ограничении ответственности: я предполагаю, что обладаю базовыми знаниями об алгоритмах оптимизации нейронных сетей. В частности, знание SGD и SGD с импульсом будет очень полезно для понимания этого поста. I. Введение RMSprop - это неопубликованный алгоритм оптимизации, разработанный для нейронных сетей, впервые предложенный Джеффом Хинтоном в лекции 6 онлайн-курса Нейронные сети для машинного обучения [1]. RMSprop относится к сфере методов адаптивной скорости..