Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно [딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까? или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Gradient가 가장 가파른 방향인 이유를 방향도함수를 통해 알려드립니다! #Gradient #Directional_derivative 혁펜하임 딸기스무디 먹이기!: / 혁펜하임 혁펜하임 그는 누구인가: https://hyukppen.com 혁펜하임 인스타: / hyukppen --------------------------------------------- • 혁펜하임의 “퍼펙트” 신호 및 시스템 (Signals & Systems) • 혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra) • LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 • LEVEL 0: 인스톨! 파이썬 • LEVEL 1: Easy! 딥러닝 • LEVEL 1: 인스톨! 파이토치 • LEVEL 2: Legend 13 & TTT 도강하기 🙄 • 혁펜하임의 "면접의 신" • 혁펜하임의 “트이는” 강화 학습 (Reinforcement learning) • 혁펜하임의 “탄탄한” 컨벡스 최적화 (Convex Optimization) --------------------------------------------- 0:00 - 방향도함수 6:38 - Gradient가 제일 가파른 방향인 이유!!