Градиентный метод | метод скорейшего спуска + пример

[@antisocial478]

У вас очень хорошо получается объяснять материал. Никогда не думал, что доучусь до магистратуры и не смогу понимать своих преподавателей. Спасибо Вам. Стало понятнее.

[@ВладКозловский-у3э]

В целом видос помог разобраться как работает градиентный спуск, огромное спасибо автору, но вот момент с вычисление альфа вызывал вопросы, для тех кто не понял альфа можно найти любым методом нахождения минимума одномерной функции. И ещё стоит сказать, что не обязательно искать минимум аргумента градиента функции, достаточно найти минимум аргумента функции.

[@PhyzmatClass]

Вы заранее знали координаты экстремума и к нему двигались и на нем остановились. А если заранее эта точка неизвестна, то как найти ее координаты? Тогда придется на каждом шагу проверять стала ли функция меньше или начала расти?

[@artem-314]

Молодец, большинству лекторов стоило бы у вас поучиться 🎉

[@АндрейБолконский-г7ф]

Крутое видео, спасибо!

[@alisasnag7097]

Самое классное объяснение, что я нашла. Это видео будет последним по теме, теперь все понятно. Спасибо!

[@PhyzmatClass]

Зачем нужен метод градиентного спуска, если для функций двух переменных есть четкие алгоритмы нахождения экстремумов? Через частные производные и отыскание стационарных точек. Подобные алгоритмы есть и для функций большего числа переменных.

[@talyblyruslan8628]

Добрый день. Подскажите пж, как можно с вами связаться? Не нашел ссылки на вк/телеграмм

[@ДаниилКопылов-о1п]

@it_daniil telegram

[@evilmetalhead666]

Можно Вас попросить сделать видео по D-оптимальных планах и как их реализовать. Очень нужно

[@llinchossss]

какое клевое видео, спасшее новичка в ML!✨🥰

[@vladlenvolkov9034]

Откуда появилась первая "2" когда вы писали в примере "F(x) = 2(x-2)/2(x-3)..." ?

[@vladlenvolkov9034]

все не нужно я понял, 2 по умолчанию

[@ДаниилКопылов-о1п]

Там в видео небольшая неточность, когда я снимал, я допустил оплошность и не записал x1 и x2, что внесло небольшую путаницу. Градиент это частные производные d [(x1-2)^2 +(x1-3)^2]/dx1= d [(x1-2)^2]/dx1 =2(x1-2)*d[x1-2]/dx1 =2(x1-2)*1 Второе слагаемое у нас как константа, а производная от константы 0, остаётся только первая скобка в квадрате ее мы и дифференцируем (как сложную функцию)

[@thetruthsofcivilizations6727]

Поясните, пожалуйста, альфа 0,5 откуда взялась?

[@ДаниилКопылов-о1п]

Да просто предположил и угадал. это другая задача. Считается более простой.

[@ДмитрийСафронов-ю5з]

Если представить длину вектора градиента и проминимизировать ее по alpha, то как раз получим 1/2.

[@ЛистПодорожный-ъ5ц]

Если вам нужно будет найти альфа - подставляете получившийся вектор в Вашу исходную функцию. Первая строчка первый столбец вектора альфа (3 - 2a) это x1, а вторая строчка (6a) это x2. Берёте от этой функции (3-2a)^2 + (6a-3)^2 производную. После полученную производную приравниваете к нулю. И находите из этого уравнения ваш альфа, который уже можно подставить для нахождения следующей точки.

[@ЗолотаревВладислав-з7г]

Нашёл сокровища?

[@13_chasov_nochi]

Спасибо

[@МихасСупре]

А мне показалось что много лишних слов.

[@ДаниилКопылов-о1п]

Ну пока коротко не умею, когда-нибудь научусь)

[@КошмарныйМориарти]

Я первый