Takaisinlevitys
Gradienttilaskeutuminen tarvitsee gradientin. Sen saamiseksi pitää laskea häviöfunktion osittaisderivaattojen arvot joka ikiselle verkon parametrille. Mielellään tehokkaasti, sillä parametreja saattaa olla miljardikaupalla. Takaisinlevitys ratkaisee tämän ongelman.

▶︎
Mitä on aika? - Kari Enqvist

▶︎
The Physics of Euler's Formula | Laplace Transform Prelude

▶︎
Voiko 5 tavallista juoksijaa voittaa Alisa Vainion?

▶︎
Minden és semmi - A mindenség / Everything and nothing - The everything

▶︎
JANITOR vs THE BIGGEST GUYS IN THE GYM. They Didn’t Expect THAT

▶︎
How (and why) to raise e to the power of a matrix | DE6

▶︎
There Is Something Faster Than Light

▶︎
From Child Prodigy to Winning Fields Medal, Nobel of Math

▶︎
But what is the Fourier Transform? A visual introduction.

▶︎
The Best of Mendelssohn

▶︎
We're 99.9% sure this pattern is true, but no one can prove it

▶︎
She’s 12. She Sings Aretha Franklin… Until Simon TELLS Her to Do It Acapella! 😳

▶︎
Gradienttilaskeutuminen

▶︎
Ursan esitelmä 25.11.2025: Esko Valtaoja – Maailmankaikkeudesta

▶︎
FY8 Mikä on kvantti?

▶︎
Przestrzeń dualna - część 1. Funkcjonały liniowe.

▶︎
Physicist Brian Cox explains quantum physics in 22 minutes

▶︎
I Investigated The World's Skinniest vs Fattest City

▶︎
But what is quantum computing? (Grover's Algorithm)

▶︎
