Logo lv.boatexistence.com

Kāpēc tiek izmantota gradienta nolaišanās?

Satura rādītājs:

Kāpēc tiek izmantota gradienta nolaišanās?
Kāpēc tiek izmantota gradienta nolaišanās?

Video: Kāpēc tiek izmantota gradienta nolaišanās?

Video: Kāpēc tiek izmantota gradienta nolaišanās?
Video: Gradient Descent Explained 2024, Maijs
Anonim

Gradient Descent ir optimizācijas algoritms diferencējamas funkcijas lokālā minimuma atrašanai. Gradienta nolaišanās tiek vienkārši izmantota mašīnmācībā, lai atrastu funkcijas parametru (koeficientu) vērtības, kas pēc iespējas samazina izmaksu funkciju.

Kāpēc lineārajā regresijā izmantojam gradienta nolaišanos?

Galvenais iemesls, kāpēc lineārajai regresijai tiek izmantota gradienta nolaišanās, ir skaitļošanas sarežģītība: skaitļošanas ziņā lētāk (ātrāk) ir atrast risinājumu, izmantojot gradienta nolaišanos. Šeit jums jāaprēķina matrica X′X un pēc tam jāapgriež (skatiet piezīmi zemāk). Tas ir dārgs aprēķins.

Kāpēc neironu tīklos tiek izmantota gradienta nolaišanās?

Gradienta nolaišanās ir optimizācijas algoritms, ko parasti izmanto, lai apmācītu mašīnmācības modeļus un neironu tīklus. Apmācības dati palīdz šiem modeļiem mācīties laika gaitā, un izmaksu funkcija gradienta nolaišanās laikā īpaši darbojas kā barometrs, novērtējot tās precizitāti katrā parametru atjauninājumu atkārtojumā.

Kāpēc gradienta nolaišanās darbojas dziļās mācīšanās procesā?

Gradienta nolaišanās ir optimizācijas algoritms, ko izmanto, lai līdz minimumam samazinātu kādu funkciju, iteratīvi virzoties stāvākās nolaišanās virzienā, ko nosaka gradienta negatīvs. Mašīnmācībā mēs izmantojam gradienta nolaišanos, lai atjauninātu sava modeļa parametrus.

Kur tiek izmantota gradienta nolaišanās?

Gradienta nolaišanās ir vislabāk piemērota, ja parametrus nevar aprēķināt analītiski (piemēram, izmantojot lineāro algebru), un tie ir jāmeklē, izmantojot optimizācijas algoritmu.

Ieteicams: