Բովանդակություն:
- Ո՞ր մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն են օգտագործում գրադիենտ անկում:
- SVM-ն օգտագործում է SGD:
- Օգտագործվա՞ծ է գրադիենտ վայրէջք:
- SVM-ը ստոխաստիկ է:
Video: Արդյո՞ք svm-ն օգտագործում է գրադիենտ ծագում:
2024 Հեղինակ: Fiona Howard | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-10 06:38
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): https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Stochastic gradient descent - Wikipedia
Աջակցող վեկտոր մեքենաների վրա մենք պետք է գտնենք կրունկի կորստի ֆունկցիայի գրադիենտը: … Այստեղ C-ն կանոնավորացման պարամետրն է, η-ն սովորելու արագությունն է, և β-ն սկզբնավորվում է որպես գործակիցների պատահական արժեքների վեկտոր:
Ո՞ր մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն են օգտագործում գրադիենտ անկում:
Գործակիցներով ալգորիթմների ընդհանուր օրինակներ, որոնք կարելի է օպտիմիզացնել՝ օգտագործելով գրադիենտ անկումը, Գծային ռեգրեսիա և լոգիստիկ ռեգրեսիա:
SVM-ն օգտագործում է SGD:
Չկա SGD SVM: Տես այս գրառումը. Stochastic gradient descent (SGD) մոդելը վարժեցնելու ալգորիթմ է: Փաստաթղթերի համաձայն՝ SGD ալգորիթմը կարող է օգտագործվել բազմաթիվ մոդելներ վարժեցնելու համար։
Օգտագործվա՞ծ է գրադիենտ վայրէջք:
Gradient Descent-ը օպտիմիզացման ալգորիթմ է տարբերակվող ֆունկցիայի տեղական նվազագույնը գտնելու համար: Գրադիենտ անկումը պարզապես օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մեջ՝ գտնելու ֆունկցիայի պարամետրերի արժեքները (գործակիցներ), որոնք հնարավորինս նվազագույնի են հասցնում ծախսերի ֆունկցիան:
SVM-ը ստոխաստիկ է:
Stochastic SVM-ն հասնում է կանխատեսման բարձր ճշգրտության՝ սովորելով օպտիմալ հիպերպլանն ուսումնական հավաքածուից, ինչը մեծապես պարզեցնում է դասակարգման և ռեգրեսիայի խնդիրները: … Փորձի հիման վրա մենք ստանում ենք 90,43% ճշգրտություն Stochastic SVM-ի համար և 95,65% ճշգրտություն Fuzzy Kernel Robust C-Means-ի համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչու է օգտագործվում գրադիենտ վայրէջք:
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:
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:
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:
Չե՞ք տեսնում գրադիենտ գործիքի նկարազարդիչը:
Եթե դուք չեք տեսնում ձեր ծանոթագրիչը Գրադիենտ գործիքն օգտագործելիս, ապա ընտրեք Դիտել > Ցույց տալ գրադիենտ ծանոթագրիչը (Command-Option-G/Ctrl-Alt-G). Ես երբեմն հակված եմ այն անջատել և միացնել պատահաբար, երբ ես օգտագործում եմ ստեղնաշարի դյուրանցումները՝ օբյեկտները խմբավորելու և ապախմբավորելու համար:
