Методы и алгоритмы машинного обучения 5. Субградиентный спуск. Адаптивные методы. Регуляризация

00:00:00 - Интро 00:03:45 - M-липшицевость 00:06:15 - Субградиент 00:09:05 - Условие оптимальности 00:09:55 - Критерий M-липшицевости 00:11:35 - Субградиентный спуск 00:20:15 - AdaGradNorm 00:27:05 - AdaGrad 00:33:05 - RMSProp 00:35:05 - Adam 00:42:25 - DoG 00:57:05 - Матричный подход (muon) 01:03:15 - AdamW 01:07:05 - Графики