Logo cs.boatexistence.com

Proč se používá gradientní klesání?

Obsah:

Proč se používá gradientní klesání?
Proč se používá gradientní klesání?

Video: Proč se používá gradientní klesání?

Video: Proč se používá gradientní klesání?
Video: Petr Kulhánek - Věda za každodenními jevy | Neurazitelny.cz | Večery na FF UK 2024, Smět
Anonim

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.

Doporučuje: