Tin Seminar
SEMINAR CHUYÊN NGÀNH TIN HỌC ỨNG DỤNG (Tiếp)
Ngày đăng: 14/09/2021
Phương pháp (stochastic) gradient descent.
- Thời gian: 8h30 ngày 15 tháng 09 năm 2021
- Hình thức: Online
- Người báo cáo: TS. Nguyễn Thanh Sơn, Khoa Toán – Tin, trường Đại học Khoa học Thái Nguyên
- Tên báo cáo: Phương pháp (stochastic) gradient descent.
- Tóm tắt báo cáo: Trong báo cáo này, chúng tôi sơ lược lại một số khái niệm của bài toán tối ưu không ràng buộc; giải thích, trình bày chi tiết phương pháp tối ưu gradient descent (GD) cùng thuật toán và ví dụ với Python. Phương pháp stochastic gradient descent, có thể coi là một biến thể của phương pháp GD cho các bài toán trong khoa học dữ liệu, cũng được giới thiệu.
Tin liên quan
Đọc nhiều
-
Giáo sư Jong Kyu Kim và Giáo sư Nguyễn Bường làm việc tại Khoa Toán - Tin
05/09/2015
-
Bài giảng đại chúng Ánh sáng - cầu nối toán học và vật lý
10/10/2015
-
Khoa Toán - Tin chúc mừng tân giáo sư Lê Thị Thanh Nhàn
28/01/2016
-
SEMINAR TOÁN ỨNG DỤNG Chuỗi bài giảng mời về tối ưu và phương pháp biến phân
17/03/2016
-
Cơ hội việc làm của sinh viên học tại trường Đại học Khoa học sau khi tốt nghiệp
28/07/2016
Sự kiện
-
Khóa học ngắn về Tính điều khiển được của phương trình đạo hàm riêng và một số vấn đề liên quan
30/03/2023
-
Thông tin về học bổng sau Đại học ở trường NUS Singapore
28/09/2022
-
THÔNG BÁO TUYỂN DỤNG
14/05/2021
-
Thông báo tuyển sinh sau đại học đợt 1 năm 2021
07/03/2021
-
Thông báo tuyển sinh đào tạo trình độ Thạc sĩ đợt 2 năm 2020
23/07/2020