Что такое дифференциал первого и второго порядка (Продвинутый уровень)
Данная статья подойдет всем любителям математики, кто хочет проверить себя в понимании, казалось бы, элементарного определения.ВведениеВ наше время уже в средней школе умные школьники знакомы с понятием производной и дифференциала. Никто не спорит, что их понимание не выделяется невероятной осознанностью, но я заметил, что даже большинство студентов не до конца чувствует тонкость данных определений. Поэтому я решил собрать свои силы и написать свою первую статью, поясняющую различие между дифференцируемостью, дифференциалами, дифференциалами по направлению, вторыми дифференциалами и так далее
Ученые выяснили, как стабилизируется обучение нейросетей при увеличении объема данных
Исследователи из МФТИ впервые систематически изучили, как изменяется и стабилизируется процесс обучения нейронных сетей по мере добавления новых данных. Их работа, сочетающая теоретический анализ и обширные эксперименты, показывает, что так называемый «ландшафт функции потерь» нейросети сходится к определенной форме при увеличении размера выборки, что имеет важные последствия для понимания глубинного обучения и разработки методов определения необходимого объема данных. Исследование опубликовано в Doklady Mathematics.
Эти пугающие производные, градиенты, матрицы Якоби и Гессе
В этой статье я поясню, как все эти принципы увязываются друг с другом, и покажу, для чего они могут применяться. Производные
Больше данных — ровнее ландшафт нейросетей
Представьте себе, что обучение нейросети – это путешествие по пересечённой местности, где высота рельефа соответствует величине функции потерь
