Цель этого блога — понять, можно ли использовать метод Ньютона для оптимизации обучения нейронной сети и сравнить его с Gradient Decent. Нейронные сети используются, например, в финансовых службах для прогнозирования, машинного обучения и искусственного интеллекта, представляя собой алгоритмы, имитирующие мозг человека, использующие в качестве входных данных большой объем данных. Цель состоит в том, чтобы представить связь между нейронами и синапсами в нашем мозгу. Простая нейронная сеть..