موضوعهای مرتبط
این دوره شامل
- 28 ساعت 9 دقیقه ویدیو
- 36 درس
- سطح: پیشرفته
- زبان: English
- یادمان میماند کجا بودی
- کاملاً رایگان، بدون کارت
درسها
4 بخش · 36 درس · 28 ساعت 9 دقیقه مدت کل
درسهای 1 تا 1010 درس · 6 ساعت 50 دقیقه
- Course Introduction of 18.065 by Professor Strang7 دقیقه
- An Interview with Gilbert Strang on Teaching Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing,...8 دقیقه
- Lecture 1: The Column Space of A Contains All Vectors Ax52 دقیقه
- Lecture 2: Multiplying and Factoring Matrices48 دقیقه
- 3. Orthonormal Columns in Q Give Q'Q = I49 دقیقه
- 4. Eigenvalues and Eigenvectors49 دقیقه
- 5. Positive Definite and Semidefinite Matrices45 دقیقه
- 6. Singular Value Decomposition (SVD)54 دقیقه
- 7. Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A47 دقیقه
- Lecture 8: Norms of Vectors and Matrices49 دقیقه
درسهای 11 تا 2010 درس · 8 ساعت 16 دقیقه
- 9. Four Ways to Solve Least Squares Problems50 دقیقه
- Lecture 10: Survey of Difficulties with Ax = b50 دقیقه
- Lecture 11: Minimizing ‖x‖ Subject to Ax = b50 دقیقه
- 12. Computing Eigenvalues and Singular Values49 دقیقه
- Lecture 13: Randomized Matrix Multiplication52 دقیقه
- 14. Low Rank Changes in A and Its Inverse51 دقیقه
- 15. Matrices A(t) Depending on t, Derivative = dA/dt51 دقیقه
- 16. Derivatives of Inverse and Singular Values43 دقیقه
- Lecture 17: Rapidly Decreasing Singular Values51 دقیقه
- Lecture 18: Counting Parameters in SVD, LU, QR, Saddle Points49 دقیقه
درسهای 21 تا 3010 درس · 8 ساعت 45 دقیقه
- 19. Saddle Points Continued, Maxmin Principle52 دقیقه
- 20. Definitions and Inequalities55 دقیقه
- Lecture 21: Minimizing a Function Step by Step54 دقیقه
- 22. Gradient Descent: Downhill to a Minimum53 دقیقه
- 23. Accelerating Gradient Descent (Use Momentum)49 دقیقه
- 24. Linear Programming and Two-Person Games54 دقیقه
- 25. Stochastic Gradient Descent53 دقیقه
- 26. Structure of Neural Nets for Deep Learning53 دقیقه
- 27. Backpropagation: Find Partial Derivatives53 دقیقه
- Lecture 30: Completing a Rank-One Matrix, Circulants!50 دقیقه
درسهای 31 تا 366 درس · 4 ساعت 18 دقیقه
- 31. Eigenvectors of Circulant Matrices: Fourier Matrix53 دقیقه
- Lecture 32: ImageNet is a Convolutional Neural Network (CNN), The Convolution Rule47 دقیقه
- 33. Neural Nets and the Learning Function56 دقیقه
- 34. Distance Matrices, Procrustes Problem29 دقیقه
- 35. Finding Clusters in Graphs35 دقیقه
- Lecture 36: Alan Edelman and Julia Language38 دقیقه
چه چیزی لازم است
- تجربه لازم است: دوره در سطح پیشرفته است.
توضیحات
Instructor: Gilbert Strang View the complete course: https://ocw.mit.edu/18-065S18 Linear algebra concepts are key for understanding and creating machine learning algorithms, especially as applied to deep learning and neural networks. This course reviews linear algebra with applications to probability and statistics and optimization–and above all a full explanation of deep learning. License: Creative Commons BY-NC-SA More information at https://ocw.mit.edu/terms More courses at https://ocw.mit.edu
این دوره برای چه کسی است
- کسانی که همین حالا با Machine learning کار میکنند.
این دو مورد برداشت ما از سطح دوره است. توضیحات از خود نویسنده است.