Скачать или смотреть Lecture 2 part 1: Centralized Convex ML (part 1: deterministic algorithms)

Lecture 2 part 1: Centralized Convex ML (part 1: deterministic algorithms)

machine learningartificial intelligencelarge-scale optimizationfirst-order methodsADMMoptimizationconvergence analysisstochastic gradientdeep learningsourcecommunication complexitygradient descentmlonmlonsnonconvex optimizationconvex optimizationdistributed optimizationHossein ShokriHossein S Ghadikolaei

Скачать Lecture 2 part 1: Centralized Convex ML (part 1: deterministic algorithms) бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Lecture 2 part 1: Centralized Convex ML (part 1: deterministic algorithms) или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку Lecture 2 part 1: Centralized Convex ML (part 1: deterministic algorithms) бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Lecture 2 part 1: Centralized Convex ML (part 1: deterministic algorithms)

This is Lecture 2 - part 1 - of the KTH-EP3260 Fundamentals of Machine Learning over Networks (MLoNs), lecture by Hossein S. Ghadikolaei. This lecture reviews basics of convex optimizations, main definitions, properties, and deterministic iterative solution algorithms.

Slides are available at the course website: https://sites.google.com/view/mlons/home

Комментарии

Информация по комментариям в разработке