Ein interaktiver Lernpfad

RMSprop.

Level 73 · Optimierung. Skaliere den Gradienten mit einem gleitenden Quadratmittel. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Level 73 / 100

RMSprop

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Die Idee

Skaliere den Gradienten mit einem gleitenden Quadratmittel.

v_neu = βv + (1−β)g²

Wichtig: Die Quadratwurzel und ein kleines ε stehen im Nenner.

Warum für AI? Optimierung verbindet den berechneten Gradienten mit lernenden Parametern.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

RMSprop: w=3, v=0.1, g=2, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.

1. v_neu=βv+(1−β)g²; danach w_neu=w−ηg/(√v_neu+ε).
2. v_neu = 0.49; w_neu = 2.94286. Prüfe die Reihenfolge und die Vorzeichen mit der Aufgabenstellung.
Ergebnis: 0.49; 2.94286.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

Video herunterladen ↗

Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

RMSprop: w=3, v=0.1, g=2, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.

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Alle 20 Aufgaben dieses Levels lesen

RMSprop: w=3, v=0.1, g=2, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=4, v=0.1, g=2, β=0.9, η=0.03, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=5, v=0.1, g=2, β=0.9, η=0.01, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=6, v=0.1, g=2, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=7, v=0.2, g=3, β=0.9, η=0.03, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=8, v=0.2, g=3, β=0.9, η=0.01, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=10, v=0.2, g=3, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=11, v=0.2, g=4, β=0.9, η=0.03, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=13, v=0.3, g=4, β=0.9, η=0.01, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=14, v=0.3, g=4, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=16, v=0.3, g=5, β=0.9, η=0.03, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=17, v=0.3, g=5, β=0.9, η=0.01, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=19, v=0.4, g=5, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=20, v=0.4, g=6, β=0.9, η=0.03, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=22, v=0.4, g=6, β=0.9, η=0.01, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=23, v=0.4, g=6, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=25, v=0.5, g=7, β=0.9, η=0.03, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=26, v=0.5, g=7, β=0.9, η=0.01, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=28, v=0.5, g=7, β=0.9, η=0.02, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.
RMSprop: w=29, v=0.5, g=8, β=0.9, η=0.03, ε=10^−8. Berechne v_neu und w_neu.

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.