Logo fi.boatexistence.com

Miksi gradienttilaskua käytetään?

Sisällysluettelo:

Miksi gradienttilaskua käytetään?
Miksi gradienttilaskua käytetään?

Video: Miksi gradienttilaskua käytetään?

Video: Miksi gradienttilaskua käytetään?
Video: Расшифровка ЭКГ для начинающих: Часть 1 🔥🤯 2024, Saattaa
Anonim

Gradient Descent on optimointialgoritmi differentioituvan funktion paikallisen minimin löytämiseksi. Gradienttilaskua käytetään yksinkertaisesti koneoppimisessa funktion parametrien (kertoimien) arvojen löytämiseen, jotka minimoivat kustannusfunktion mahdollisimman paljon.

Miksi käytämme gradienttilaskua lineaarisessa regressiossa?

Pääsyy, miksi gradienttilaskua käytetään lineaariseen regressioon, on laskennallinen monimutkaisuus: laskennallisesti halvempaa (nopeampaa) löytää ratkaisu gradienttilaskua käyttämällä joissakin tapauksissa. Tässä sinun on laskettava matriisi X′X ja käännettävä se (katso alla oleva huomautus). Se on kallis laskelma.

Miksi gradienttilaskua käytetään hermoverkoissa?

Gradienttilasku on optimointialgoritmi, jota käytetään yleisesti koneoppimismallien ja hermoverkkojen kouluttamiseen. Harjoittelutiedot auttavat näitä malleja oppimaan ajan myötä, ja k altevuuslaskussa oleva kustannusfunktio toimii erityisesti barometrina, joka mittaa sen tarkkuuden jokaisella parametripäivitysten toistolla.

Miksi gradienttilaskeutuminen toimii syvässä oppimisessa?

Gradientin laskeutuminen on optimointialgoritmi, jota käytetään minimoimaan jokin toiminto liikkumalla iteratiivisesti jyrkimmän laskeutumisen suuntaan gradientin negatiivin määrittelemänä. Koneoppimisessa käytämme gradienttilaskua mallimme parametrien päivittämiseen.

Missä gradienttilaskua käytetään?

Gradienttilaskua käytetään parhaiten, kun parametreja ei voida laskea analyyttisesti (esim. käyttämällä lineaarialgebraa) ja ne on etsittävä optimointialgoritmilla.

Suositeltava: