University · Data Science · Linear Algebra and Calculus for Data Science
Gradient Descent: Calculus Behind Optimization
4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze
Understand gradient descent from first principles — the role of the gradient, learning rate, convergence, and key variants including SGD, momentum, and Adam.
Inhaltsübersicht
- Loss Functions and the Need for Optimization
- The Gradient and the Gradient Descent Update Rule
- Variants of Gradient Descent: Batch, Stochastic, and Mini-Batch
- Adaptive Learning Rate Methods: AdaGrad, RMSProp, and Adam

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