))
Let's Descend: Why Calculus is Important in Deep Learning
Manage episode 445231568 series 3605861
Το περιεχόμενο παρέχεται από το Brian Carter. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον Brian Carter ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
An introduction to the fundamental concepts of calculus, explaining how they are essential for understanding deep learning. It begins by illustrating the concept of a limit using the calculation of a circle's area, before introducing the concept of a derivative, which describes a function's rate of change. It then extends these concepts to multivariate functions, discussing partial derivatives and gradients, which are crucial for optimizing models in deep learning. The chain rule, a powerful tool for calculating gradients in complex function compositions, is also explained in detail. The text concludes by highlighting the significance of automatic gradient computation, emphasizing its role in optimizing deep learning models and paving the way for the backpropagation algorithm, which will be elaborated on in later chapters.
Read more: https://d2l.ai/chapter_preliminaries/calculus.html
44 επεισόδια
Μοίρασέ το
