Ang
Gradient Descent ay isang optimization algorithm para sa paghahanap ng lokal na minimum ng isang differentiable function. Ginagamit lang ang gradient descent sa machine learning para mahanap ang mga value ng mga parameter (coefficient) ng isang function na nagpapaliit sa isang function ng gastos hangga't maaari.
Bakit tayo gumagamit ng gradient descent sa linear regression?
Ang pangunahing dahilan kung bakit ginagamit ang gradient descent para sa linear regression ay ang computational complexity: mas mura (mas mabilis) sa computation ang paghahanap ng solusyon gamit ang gradient descent sa ilang mga kaso. Dito, kailangan mong kalkulahin ang matrix X′X pagkatapos ay baligtarin ito (tingnan ang tala sa ibaba). Ito ay isang mamahaling kalkulasyon.
Bakit ginagamit ang gradient descent sa mga neural network?
Ang
Gradient descent ay isang optimization algorithm na karaniwang ginagamit upang sanayin ang mga modelo ng machine learning at neural network. Tinutulungan ng data ng pagsasanay ang mga modelong ito na matuto sa paglipas ng panahon, at ang function ng gastos sa loob ng gradient descent ay partikular na gumaganap bilang isang barometer, na sinusukat ang katumpakan nito sa bawat pag-ulit ng mga update sa parameter.
Bakit gumagana ang gradient descent para sa malalim na pag-aaral?
Ang
Gradient descent ay isang optimization algorithm na ginagamit upang i-minimize ang ilang function sa pamamagitan ng paulit-ulit na paglipat sa direksyon ng pinakamatarik na descent gaya ng tinukoy ng negatibo ng gradient. Sa machine learning, gumagamit kami ng gradient descent para i-update ang mga parameter ng aming modelo.
Saan ginagamit ang gradient descent?
Ang
Gradient descent ay pinakamahusay na ginagamit kapag ang mga parameter ay hindi maaaring kalkulahin nang analytical (hal. gamit ang linear algebra) at dapat na hanapin ng isang optimization algorithm.
