Բովանդակություն:
- Ինչի՞ համար է օգտագործվում Stochastic Gradient Descent-ը:
- Ինչու՞ պետք է օգտագործենք ստոխաստիկ գրադիենտ ծագում, այլ ոչ թե ստանդարտ գրադիենտ իջնել՝ կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանց վարժեցնելու համար:
- Ինչու ենք մենք նախընտրում գրադիենտ վայրէջք:
- Ինչու է օգտագործվում SGD:
Video: Ինչու՞ ստոխաստիկ գրադիենտ վայրէջք:
2024 Հեղինակ: Fiona Howard | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-10 06:38
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:
Ինչի՞ համար է օգտագործվում Stochastic Gradient Descent-ը:
Stochastic gradient descent-ը օպտիմալացման ալգորիթմ է, որը հաճախ օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման հավելվածներում՝ գտնելու մոդելի պարամետրերը, որոնք համապատասխանում են կանխատեսված և իրական արդյունքների միջև լավագույն համապատասխանությանը Դա ոչ ճշգրիտ, բայց հզոր տեխնիկա է:. Stochastic gradient descent-ը լայնորեն օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման ծրագրերում:
Ինչու՞ պետք է օգտագործենք ստոխաստիկ գրադիենտ ծագում, այլ ոչ թե ստանդարտ գրադիենտ իջնել՝ կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանց վարժեցնելու համար:
Stochastic gradient descent թարմացնում է պարամետրերը յուրաքանչյուր դիտարկման համար, ինչը հանգեցնում է ավելի շատ թարմացումների: Այսպիսով, դա ավելի արագ մոտեցում է, որն օգնում է ավելի արագ որոշումներ կայացնել: Այս անիմացիայի մեջ կարելի է նկատել տարբեր ուղղություններով ավելի արագ թարմացումներ։
Ինչու ենք մենք նախընտրում գրադիենտ վայրէջք:
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 օգտագործվում SGD:
Stochastic gradient descent (հաճախ կրճատվում է SGD) կրկնվող մեթոդ է օբյեկտիվ ֆունկցիայի օպտիմալացման համար՝ համապատասխան հարթության հատկություններով (օրինակ՝ տարբերակելի կամ ենթատարբերվող):
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:
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.
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:
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.
