Матричное дифференцирование в машинном обучении: градиент, якобиан и линейная регрессия
Всех приветствую.Я занимаюсь изучением темы машинного обучения и столкнулся с проблемой отсутствия нормальной, понятной информации по той или иной теме. Сегодняшнюю тему я изучал более 4,5 часов — и у меня просто сгорело, ведь нигде в лёгком доступе нет этой простой темы. Я собрал всё до кучи. Надеюсь, я буду последним, кто затупил на этом моменте. Если найдёте ошибки — прошу в комментарии.Зачем нужно матричное дифференцированиеВ обычном математическом анализе функция принимает одно число и возвращает одно число:
Ученые предложили новый метод решения вариационных неравенств в условиях, когда производные нельзя вычислить точно
Коллектив ученых из МФТИ, Университета искусственного интеллекта имени Мохаммеда бен Заида (Абу-Даби, ОАЭ), Иннополиса и Сколтеха исследовал задачу решения вариационных неравенств при неточной информации о производных. Им удалось предложить новый численный метод, а также теоретически и экспериментально показать его преимущества перед старыми методами. Работа опубликована в материалах конференции NeurIPS 2024.
