Съдържание:
- За какво се използва стохастичен градиентен спускане?
- Защо трябва да използваме стохастичен градиентно спускане, а не стандартно градиентно спускане, за да обучаваме конволюционна невронна мрежа?
- Защо предпочитаме градиентно спускане?
- Защо се използва SGD?
Видео: Защо стохастично градиентно спускане?
2024 Автор: Fiona Howard | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-10 06:34
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.
За какво се използва стохастичен градиентен спускане?
Стохастичен градиентен спускане е алгоритъм за оптимизация, често използван в приложения за машинно обучение за намиране на параметрите на модела, които съответстват на най-доброто съответствие между прогнозираните и действителните резултати Това е неточна, но мощна техника. Стохастичното градиентно спускане се използва широко в приложенията за машинно обучение.
Защо трябва да използваме стохастичен градиентно спускане, а не стандартно градиентно спускане, за да обучаваме конволюционна невронна мрежа?
Стохастичен градиент на спускане актуализира параметрите за всяко наблюдение, което води до по-голям брой актуализации. Така че това е по-бърз подход, който помага за по-бързо вземане на решения. По-бързи актуализации в различни посоки могат да бъдат забелязани в тази анимация.
Защо предпочитаме градиентно спускане?
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 се използва SGD?
Стохастичното градиентно спускане (често съкратено SGD) е итеративен метод за оптимизиране на целева функция с подходящи свойства на гладкост (например диференцируема или субдиференцируема).
Препоръчано:
Защо се използва градиентно спускане?
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 .
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 .
