Talaan ng mga Nilalaman:
- Para saan ang Stochastic Gradient Descent?
- Bakit kailangan nating gumamit ng Stochastic Gradient Descent kaysa sa karaniwang gradient descent para sanayin ang isang convolutional neural network?
- Bakit mas gusto natin ang gradient descent?
- Bakit ginagamit ang SGD?
2024 May -akda: Fiona Howard | [email protected]. Huling binago: 2024-01-10 06:44
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.
Para saan ang Stochastic Gradient Descent?
Ang
Ang Stochastic gradient descent ay isang algorithm sa pag-optimize na kadalasang ginagamit sa mga application ng machine learning upang mahanap ang mga parameter ng modelo na tumutugma sa pinakaangkop sa pagitan ng hinulaang at aktwal na mga output Ito ay isang hindi eksakto ngunit mahusay na diskarte. Ang stochastic gradient descent ay malawakang ginagamit sa mga application ng machine learning.
Bakit kailangan nating gumamit ng Stochastic Gradient Descent kaysa sa karaniwang gradient descent para sanayin ang isang convolutional neural network?
Stochastic gradient descent ini-update ang mga parameter para sa bawat obserbasyon na humahantong sa mas maraming update. Kaya ito ay isang mas mabilis na diskarte na tumutulong sa mas mabilis na paggawa ng desisyon. Ang mas mabilis na pag-update sa iba't ibang direksyon ay mapapansin sa animation na ito.
Bakit mas gusto natin ang gradient descent?
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 SGD?
Ang
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 smoothness properties (hal. differentiable o subdifferentiable).
Inirerekumendang:
Bakit ginagamit ang gradient descent?
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 .
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.
Alin ang mas mahusay na stochastic o rsi?
Habang ang relative strength index ay idinisenyo upang sukatin ang bilis ng paggalaw ng presyo, ang stochastic oscillator formula ay pinakamahusay na gumagana kapag ang market ay nakikipagkalakalan sa mga pare-parehong hanay. Sa pangkalahatan, ang RSI ay mas kapaki-pakinabang sa mga trending market, at mas kapaki-pakinabang ang stochastics sa patagilid o pabagu-bagong mga market .
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 .
