Հարակից թեմաներ
Դասընթացը ներառում է
- 28 ժ 9 ր տեսանյութ
- 36 դաս
- Մակարդակ՝ Բարձր
- Լեզուն՝ English
- Հիշում ենք, որտեղ կանգ առար
- Ամբողջովին անվճար, առանց քարտի
Դասեր
4 բաժին · 36 դաս · 28 ժ 9 ր ընդհանուր տևողությունը
Դասեր 1–1010 դաս · 6 ժ 50 ր
- Course Introduction of 18.065 by Professor Strang7 ր
- An Interview with Gilbert Strang on Teaching Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing,...8 ր
- Lecture 1: The Column Space of A Contains All Vectors Ax52 ր
- Lecture 2: Multiplying and Factoring Matrices48 ր
- 3. Orthonormal Columns in Q Give Q'Q = I49 ր
- 4. Eigenvalues and Eigenvectors49 ր
- 5. Positive Definite and Semidefinite Matrices45 ր
- 6. Singular Value Decomposition (SVD)54 ր
- 7. Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A47 ր
- Lecture 8: Norms of Vectors and Matrices49 ր
Դասեր 11–2010 դաս · 8 ժ 16 ր
- 9. Four Ways to Solve Least Squares Problems50 ր
- Lecture 10: Survey of Difficulties with Ax = b50 ր
- Lecture 11: Minimizing ‖x‖ Subject to Ax = b50 ր
- 12. Computing Eigenvalues and Singular Values49 ր
- Lecture 13: Randomized Matrix Multiplication52 ր
- 14. Low Rank Changes in A and Its Inverse51 ր
- 15. Matrices A(t) Depending on t, Derivative = dA/dt51 ր
- 16. Derivatives of Inverse and Singular Values43 ր
- Lecture 17: Rapidly Decreasing Singular Values51 ր
- Lecture 18: Counting Parameters in SVD, LU, QR, Saddle Points49 ր
Դասեր 21–3010 դաս · 8 ժ 45 ր
- 19. Saddle Points Continued, Maxmin Principle52 ր
- 20. Definitions and Inequalities55 ր
- Lecture 21: Minimizing a Function Step by Step54 ր
- 22. Gradient Descent: Downhill to a Minimum53 ր
- 23. Accelerating Gradient Descent (Use Momentum)49 ր
- 24. Linear Programming and Two-Person Games54 ր
- 25. Stochastic Gradient Descent53 ր
- 26. Structure of Neural Nets for Deep Learning53 ր
- 27. Backpropagation: Find Partial Derivatives53 ր
- Lecture 30: Completing a Rank-One Matrix, Circulants!50 ր
Դասեր 31–366 դաս · 4 ժ 18 ր
- 31. Eigenvectors of Circulant Matrices: Fourier Matrix53 ր
- Lecture 32: ImageNet is a Convolutional Neural Network (CNN), The Convolution Rule47 ր
- 33. Neural Nets and the Learning Function56 ր
- 34. Distance Matrices, Procrustes Problem29 ր
- 35. Finding Clusters in Graphs35 ր
- Lecture 36: Alan Edelman and Julia Language38 ր
Ինչ է պետք
- Փորձ է պահանջվում. դասընթացը առաջադեմ մակարդակի է:
Նկարագրություն
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
Ում համար է դասընթացը
- Նրանց, ովքեր արդեն աշխատում են Machine learning ոլորտում:
Այս երկուսը մեր եզրակացությունն են դասընթացի մակարդակից: Նկարագրությունը հեղինակինն է: