Բովանդակություն:
- Ե՞րբ է հայտնագործվել SGD:
- Ո՞վ է հորինել գրադիենտ խթանումը:
- Ադամն օգտագործում է ստոխաստիկ գրադիենտ ծագում:
- Ինչու է այն կոչվում ստոխաստիկ գրադիենտ ծագում:
Video: Ո՞վ է հայտնաբերել ստոխաստիկ գրադիենտ ծագումը:
2024 Հեղինակ: Fiona Howard | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-10 06:38
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.-ին՝ Մալայզիայի և Բրունեյի միջև արժութային միության փլուզումից հետո, սակայն երկու երկրներում էլ մնացել է փոխարինելի Բրունեյան դոլարի հետ:
Ո՞վ է հորինել գրադիենտ խթանումը:
Ո՞վ է հորինել գրադիենտ խթանող մեքենաները: Ջերոմ Ֆրիդմանը 1999 թվականի իր հիմնական աշխատության մեջ (թարմացվել է 2001 թվականին), որը կոչվում է Greedy Function Approximation.
Ադամն օգտագործում է ստոխաստիկ գրադիենտ ծագում:
Ադամը փոխարինման օպտիմալացման ալգորիթմ է՝ խորը ուսուցման մոդելների ուսուցման համար ստոխաստիկ գրադիենտ իջնելու համար: Ադամը համատեղում է AdaGrad և RMSProp ալգորիթմների լավագույն հատկությունները` ապահովելու օպտիմալացման ալգորիթմ, որը կարող է կարգավորել նոսր գրադիենտները աղմկոտ խնդիրների դեպքում:
Ինչու է այն կոչվում ստոխաստիկ գրադիենտ ծագում:
«ստոխաստիկ» բառը նշանակում է համակարգ կամ գործընթաց, որը կապված է պատահական հավանականության հետ: Հետևաբար, Stochastic Gradient Descent-ում մի քանի նմուշներ ընտրվում են պատահականորեն՝ յուրաքանչյուր կրկնության համար ամբողջ տվյալների հավաքածուի փոխարեն:
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:
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՞րն է ավելի լավ ստոխաստիկ կամ rsi:
Չնայած հարաբերական ուժի ինդեքսը նախատեսված էր գների շարժման արագությունը չափելու համար, ստոխաստիկ տատանվող բանաձևը լավագույնս աշխատում է, երբ շուկան առևտուր է անում հետևողական միջակայքերում: Ընդհանուր առմամբ, RSI-ն ավելի օգտակար է թրենդային շուկաներում, իսկ ստոխաստիկները ավելի օգտակար են կողային կամ անկայուն շուկաներում:
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:
