Градиентный спуск на Keras и TF | Gradient Descent | Neural Networks (NN) | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 3

Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 🎉 🎉 А можете скидывать монеты на 💻 Мои курсы на платформе Stepik: ✅ Канал в TG ✅ Группа в VK Практическое задание Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: Для чего нужен градиентный спуск для нейронных сетей? Что такое градиент? Что такое градиентный спуск? Ссылка на ноутбук Плейлист НЕЙРОННЫЕ СЕТИ - будет позже 0:00 Вводная 0:30 Практическое задание на 0:58 Для чего нужен градиентный спуск 3:00 Визуализация ошибки MSE 5:01 Что такое градиент 7:00 Реализация градиентного спуска на Python 12:18 Зачем нужна скорость обучения (learning rate) 14:26 Еще шаг градиентного спуска 15:29 Цикл градиентного спуска 17:00 Формальное описание градиентного спуска 18:05 Градиетный спуск через Keras 20:52 Градиетный спуск на многомерных данных 21:38 MNIST Keras 23:35 to_categorical Keras 24:14 25:16 Архитектура сети 28:01 Предсказания нейросетью 29:04 Обучение нейросети через 32:50 Keras метод fit 33:26 Keras метод fit атрибут validation_data 34:07 Резюме градиетного спуска для нейросети на Keras