Как найти решение задачи по ее описанию? Градиентный спуск: Теория и Практика на Tensorflow
Градиентный спуск - основа всех алгоритмов по обучению нейросетей. Рассмотрим, почему он работает именно так, как найти градиент, как понимать функцию ошибки и т.д.
![картинка: [Riemann | видео 1] Визуализация гипотезы Римана и аналитическое продолжение](https://i.ytimg.com/vi/ZtbAGrwR0lY/mqdefault.jpg "видео: [Riemann | видео 1] Визуализация гипотезы Римана и аналитическое продолжение")
![картинка: [DeepLearning | видео 2] Градиентный спуск: как учатся нейронные сети](https://i.ytimg.com/vi/f9oDe4Yq4E0/mqdefault.jpg "видео: [DeepLearning | видео 2] Градиентный спуск: как учатся нейронные сети")
