Tahap 1 · Jalur · 7 penjelasan
Kalkulus untuk ML
Turunan, chain rule, dan matematika optimasi di balik training
- 1
Turunan
Kalkulus di balik gradient descent
- 2
Chain Rule
Cara turunan tersusun melalui layer
- 3
Turunan Parsial dan Gradient
Memperluas turunan satu variabel ke fungsi banyak variabel dan vector gradient
- 4
Logaritma dan Eksponensial
Matematika di balik cross-entropy, softmax, dan teori informasi
- 5
Kalkulus Matriks dan Jacobian
Turunan parsial, gradient, dan Jacobian: kalkulus untuk vector
- 6
Konveksitas, Minimum, dan Saddle Point
Kenapa sebagian masalah optimasi lebih sulit daripada yang lain
- 7
Constrained Optimization
Lagrange multiplier: optimasi dengan constraint