Съдържание:
- Защо използваме градиентно спускане в линейна регресия?
- Защо градиентно спускане се използва в невронните мрежи?
- Защо градиентното спускане работи за дълбоко обучение?
- Къде се използва градиентно спускане?
Видео: Защо се използва градиентно спускане?
2024 Автор: Fiona Howard | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-10 06:34
Gradient Descent е алгоритъм за оптимизация за намиране на локален минимум на диференцируема функция. Градиентно спускане се използва просто в машинното обучение за намиране на стойностите на параметрите (коефициентите) на функцията, които минимизират функцията на разходите, доколкото е възможно.
Защо използваме градиентно спускане в линейна регресия?
Основната причина, поради която градиентното спускане се използва за линейна регресия, е изчислителната сложност: в някои случаи е по-евтино (по-бързо) изчислително да се намери решението, използвайки градиентното спускане. Тук трябва да изчислите матрицата X′X, след което да я обърнете (вижте бележката по-долу). Това е скъпо изчисление.
Защо градиентно спускане се използва в невронните мрежи?
Градиентното спускане е алгоритъм за оптимизация, който обикновено се използва за обучение на модели за машинно обучение и невронни мрежи. Данните за обучение помагат на тези модели да се учат с течение на времето, а функцията на разходите в рамките на градиентно спускане по-специално действа като барометър, измервайки неговата точност с всяка итерация на актуализации на параметри.
Защо градиентното спускане работи за дълбоко обучение?
Градиентно спускане е алгоритъм за оптимизация, използван за минимизиране на някои функции чрез итеративно преместване в посоката на най-стръмното спускане, както е дефинирано от минуса на градиента. В машинното обучение използваме градиентно спускане, за да актуализираме параметрите на нашия модел.
Къде се използва градиентно спускане?
Градиентно спускане се използва най-добре, когато параметрите не могат да бъдат изчислени аналитично (например с помощта на линейна алгебра) и трябва да бъдат търсени чрез алгоритъм за оптимизация.
Препоръчано:
Кой означава спускане?
1: акт на слизане или слизане в местоположение или състояние Самолетът започна своето спускане. 2: наклон надолу, стръмно спускане. 3: предците на човек Тя е от корейски произход . Какво означава спускане, пример? Произходът се дефинира като слизане или падане, упадък на моралните ценности на населението или района, или етническия произход на индивида.
SVM използва ли градиентно спускане?
Оптимизиране на SVM със SGD. За да използвате Стохастичен градиентен спускане Стохастичен градиентен спускане Стохастичен градиентен спускане (често съкратено SGD) е итеративен метод за оптимизиране на целева функция с подходящи свойства на гладкост (например диференцируема или поддиференцируема).
Кой открива стохастичен градиентен спускане?
Градиентно спускане е изобретено в Cauchy през 1847 г. Méthode générale pour la résolution des systèmes d'équations simultanées. стр. 536–538 За повече информация вижте тук . Кога е изобретен SGD? Сингапурският долар е издаден за първи път през 1965 след разпадането на валутния съюз между Малайзия и Бруней, но остава взаимозаменяем с брунейския долар в двете страни .
Кой изобрети планинския велосипед за спускане?
Едва в края на 70-те и началото на 1980-те компаниите за шосейни велосипеди започват да произвеждат планински велосипеди, използвайки високотехнологични леки материали. Joe Breeze обикновено се приписва за представянето на първия специално създаден планински велосипед през 1978 г .
Защо стохастично градиентно спускане?
Според старши учен по данни, едно от явните предимства на използването на стохастичен градиентен спускане е, че прави изчисленията по-бързо от градиентно спускане и партидно градиентно спускане … Също така на масивни набори от данни, стохастичното градиентно спускане може да се сближи по-бързо, защото извършва актуализации по-често .
