Gradient Descent je optimalizační algoritmus pro nalezení lokálního minima diferencovatelné funkce. Gradient sestup se jednoduše používá ve strojovém učení k nalezení hodnot parametrů funkce (koeficientů), které minimalizují nákladovou funkci, jak je to jen možné.
Proč používáme gradientní sestup v lineární regresi?
Hlavním důvodem, proč se gradientní sestup používá pro lineární regresi, je výpočetní složitost: v některých případech je výpočetně levnější (rychlejší) najít řešení pomocí gradientu. Zde musíte vypočítat matici X′X a poté ji převrátit (viz poznámka níže). Je to drahý výpočet.
Proč se v neuronových sítích používá gradientní sestup?
Gradientní sestup je optimalizační algoritmus, který se běžně používá k trénování modelů strojového učení a neuronových sítí. Tréninková data pomáhají těmto modelům učit se v průběhu času a nákladová funkce v rámci gradientového sestupu specificky funguje jako barometr, který měří její přesnost s každou iterací aktualizací parametrů.
Proč gradientní sestup funguje pro hluboké učení?
Gradient sestup je optimalizační algoritmus používaný k minimalizaci některých funkcí iterativním pohybem ve směru nejstrmějšího sestupu definovaného záporem gradientu. Ve strojovém učení používáme gradientní sestup k aktualizaci parametrů našeho modelu.
Kde se používá gradientní klesání?
Gradientní sestup se nejlépe používá, když parametry nelze vypočítat analyticky (např. pomocí lineární algebry) a musí být vyhledány optimalizačním algoritmem.
