Talaan ng mga Nilalaman:
- Bakit tayo gumagamit ng gradient descent sa linear regression?
- Bakit ginagamit ang gradient descent sa mga neural network?
- Bakit gumagana ang gradient descent para sa malalim na pag-aaral?
- Saan ginagamit ang gradient descent?
2024 May -akda: Fiona Howard | [email protected]. Huling binago: 2024-01-10 06:44
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.
Inirerekumendang:
Gumagamit ba ang svm ng gradient descent?
Pag-optimize sa SVM gamit ang SGD. Upang gamitin ang Stochastic Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Stochastic gradient descent (madalas na dinaglat na SGD) ay isang umuulit na paraan para sa pag-optimize ng layunin na function na may naaangkop na mga katangian ng smoothness (hal.
Sino ang nakatuklas ng stochastic gradient descent?
Gradient descent ay naimbento sa Cauchy noong 1847. Méthode générale pour la résolution des systèmes d'équations simultanées. pp. 536–538 Para sa higit pang impormasyon tungkol dito tingnan dito . Kailan naimbento ang SGD? Ang Singapore dollar ay unang inilabas noong 1965 pagkatapos ng pagkasira ng monetary union sa pagitan ng Malaysia at Brunei, ngunit nanatiling mapagpapalit sa Brunei dollar sa parehong bansa .
Bakit nilulutas ng lstm ang nawawalang gradient?
Nilulutas ng LSTMs ang problema gamit ang isang natatanging additive gradient structure na kinabibilangan ng direktang pag-access sa mga pag-activate ng forget gate, na nagbibigay-daan sa network na hikayatin ang gustong gawi mula sa gradient ng error gamit ang madalas na pag-update ng gate sa bawat hakbang ng proseso ng pag-aaral .
Sa mri magnetic field gradient ay ginagamit para sa?
Kailangan ang mga magnetic field gradient upang i-encode ang signal nang spatially. Gumagawa sila ng isang linear na pagkakaiba-iba sa intensity ng magnetic field sa isang direksyon sa espasyo. Ang pagkakaiba-iba na ito sa intensity ng magnetic field ay idinaragdag sa pangunahing magnetic field, na higit na mas malakas .
Bakit stochastic gradient descent?
Ayon sa isang senior data scientist, isa sa mga natatanging bentahe ng paggamit ng Stochastic Gradient Descent ay ang nagagawa nito ang mga kalkulasyon nang mas mabilis kaysa sa gradient descent at batch gradient descent … Gayundin, sa napakalaking dataset, ang stochastic gradient descent ay maaaring mag-converge nang mas mabilis dahil mas madalas itong nagsasagawa ng mga update .
