Բովանդակություն:
- Ինչու՞ ենք մենք օգտագործում գրադիենտ անկում գծային ռեգրեսիայում:
- Ինչու՞ է գրադիենտ ծագումն օգտագործվում նեյրոնային ցանցերում:
- Ինչու՞ է գրադիենտ վայրէջքը աշխատում խորը ուսուցման համար:
- Որտե՞ղ է օգտագործվում գրադիենտ վայրէջքը:
Video: Ինչու է օգտագործվում գրադիենտ վայրէջք:
2024 Հեղինակ: Fiona Howard | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-10 06:38
Gradient Descent-ը օպտիմիզացման ալգորիթմ է՝ տարբերվող ֆունկցիայի լոկալ նվազագույնը գտնելու համար: Գրադիենտ անկումը պարզապես օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մեջ՝ գտնելու ֆունկցիայի պարամետրերի (գործակիցների) արժեքները, որոնք հնարավորինս նվազագույնի են հասցնում ծախսերի ֆունկցիան:
Ինչու՞ ենք մենք օգտագործում գրադիենտ անկում գծային ռեգրեսիայում:
Գծային ռեգրեսիայի համար գրադիենտ վայրէջք օգտագործելու հիմնական պատճառը հաշվարկային բարդությունն է. որոշ դեպքերում գրադիենտ անկման միջոցով լուծումը գտնելը հաշվողականորեն ավելի էժան է (ավելի արագ): Այստեղ դուք պետք է հաշվարկեք X′X մատրիցը, այնուհետև շրջեք այն (տես ստորև նշված նշումը): Դա թանկ հաշվարկ է։
Ինչու՞ է գրադիենտ ծագումն օգտագործվում նեյրոնային ցանցերում:
գրադիենտ իջնելը օպտիմիզացման ալգորիթմ է, որը սովորաբար օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մոդելներ և նեյրոնային ցանցեր մարզելու համար: Ուսուցման տվյալները օգնում են այս մոդելներին սովորել ժամանակի ընթացքում, և գրադիենտ անկման ժամանակ ծախսերի գործառույթը հատուկ գործում է որպես բարոմետր՝ չափելով դրա ճշգրտությունը պարամետրերի թարմացումների յուրաքանչյուր կրկնության հետ:
Ինչու՞ է գրադիենտ վայրէջքը աշխատում խորը ուսուցման համար:
Գրադիենտ իջնելը օպտիմալացման ալգորիթմ է, որն օգտագործվում է որոշ ֆունկցիաներ նվազագույնի հասցնելու համար՝ կրկնվող շարժվելով ամենազառ անկման ուղղությամբ, ինչպես սահմանված է գրադիենտի բացասականով: Մեքենայի ուսուցման ժամանակ մենք օգտագործում ենք գրադիենտ իջնելը՝ մեր մոդելի պարամետրերը թարմացնելու համար:
Որտե՞ղ է օգտագործվում գրադիենտ վայրէջքը:
Գրադիենտ իջնելը լավագույնս օգտագործվում է, երբ պարամետրերը չեն կարող վերլուծական հաշվարկվել (օրինակ՝ օգտագործելով գծային հանրահաշիվ) և պետք է որոնվեն օպտիմալացման ալգորիթմի միջոցով:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս է աշխատում խտության գրադիենտ ցենտրիֆուգումը:
Խտության գրադիենտ ցենտրիֆուգացման դեպքում գործընթացը նման է: … Ցենտրիֆուգից պտտվելը հանգեցնում է նրան, որ ավելի խիտ մասնիկները տեղափոխվում են դեպի արտաքին եզր Այս մասնիկները ավելի մեծ զանգված ունեն և ավելի են տեղափոխվում իրենց իներցիայով: Ավելի քիչ խիտ մասնիկներն այնուհետև նստում են դեպի նմուշի կենտրոնը:
Ինչու են ինքնաթիռները թռչում և վայրէջք կատարում քամու մեջ:
Օդաչուները նախընտրում են վայրէջք կատարել և օդ բարձրանալ հակառակ քամու դեպքում քանի որ դա մեծացնում է վերելակը Հակառակ քամու դեպքում օդանավը օդափոխվելու համար անհրաժեշտ է ավելի ցածր գետնի արագություն և ավելի կարճ վազք: Քամու մեջ վայրէջքն ունի նույն առավելությունները.
Արդյո՞ք svm-ն օգտագործում է գրադիենտ ծագում:
SVM-ի օպտիմիզացում SGD-ով: Stochastic Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Stochastic gradient descent (հաճախ կրճատվում է SGD) կրկնվող մեթոդ է՝ հարմար սահունության հատկություններով օբյեկտիվ ֆունկցիայի օպտիմալացման համար (օրինակ՝ տարբերակելի կամ ենթատարբերվող):
Ո՞վ է հայտնաբերել ստոխաստիկ գրադիենտ ծագումը:
Գրադիենտ ծագումը հայտնագործվել է Cauchy-ում 1847թ.-ին: Méthode générale pour la résolution des systèmes d'équations simultanées: էջ 536–538 Դրա մասին լրացուցիչ տեղեկությունների համար տե՛ս այստեղ։ Ե՞րբ է հայտնագործվել SGD: Սինգապուրյան դոլարն առաջին անգամ թողարկվել է 1965թ.
Ինչու՞ ստոխաստիկ գրադիենտ վայրէջք:
Համաձայն տվյալների ավագ գիտնականի, Stochastic Gradient Descent-ի օգտագործման հստակ առավելություններից մեկն այն է, որ այն հաշվարկներն անում է ավելի արագ, քան գրադիենտ անկումը և խմբաքանակի գրադիենտ ծագումը… Նաև, զանգվածային տվյալների հավաքածուները, ստոխաստիկ գրադիենտ իջնելը կարող է ավելի արագ համընկնել, քանի որ այն ավելի հաճախ է թարմացումներ կատարում:
