Table des matières:
- Pourquoi utilisons-nous la descente de gradient dans la régression linéaire ?
- Pourquoi la descente de gradient est-elle utilisée dans les réseaux de neurones ?
- Pourquoi la descente de gradient fonctionne-t-elle pour l'apprentissage en profondeur ?
- Où la descente de gradient est-elle utilisée ?
Vidéo: Pourquoi la descente de gradient est-elle utilisée ?
2024 Auteur: Fiona Howard | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-10 06:37
Gradient Descent est un algorithme d'optimisation pour trouver un minimum local d'une fonction différentiable. La descente de gradient est simplement utilisée dans l'apprentissage automatique pour trouver les valeurs des paramètres d'une fonction (coefficients) qui minimisent autant que possible une fonction de coût.
Pourquoi utilisons-nous la descente de gradient dans la régression linéaire ?
La principale raison pour laquelle la descente de gradient est utilisée pour la régression linéaire est la complexité de calcul: il est moins coûteux (plus rapide) en calcul de trouver la solution en utilisant la descente de gradient dans certains cas. Ici, il faut calculer la matrice X′X puis l'inverser (voir note ci-dessous). C'est un calcul coûteux.
Pourquoi la descente de gradient est-elle utilisée dans les réseaux de neurones ?
La descente de gradient est un algorithme d'optimisation couramment utilisé pour former des modèles d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones. Les données de formation aident ces modèles à apprendre au fil du temps, et la fonction de coût dans la descente de gradient agit spécifiquement comme un baromètre, mesurant sa précision à chaque itération des mises à jour des paramètres.
Pourquoi la descente de gradient fonctionne-t-elle pour l'apprentissage en profondeur ?
La descente de gradient est un algorithme d'optimisation utilisé pour minimiser certaines fonctions en se déplaçant de manière itérative dans la direction de la descente la plus raide telle que définie par le négatif du gradient. En machine learning, nous utilisons la descente de gradient pour mettre à jour les paramètres de notre modèle.
Où la descente de gradient est-elle utilisée ?
La descente de gradient est mieux utilisée lorsque les paramètres ne peuvent pas être calculés analytiquement (par exemple en utilisant l'algèbre linéaire) et doivent être recherchés par un algorithme d'optimisation.
Conseillé:
Est-ce que svm utilise la descente de gradient ?
Optimisation de la SVM avec SGD. Pour utiliser la descente de gradient stochastique La descente de gradient stochastique La descente de gradient stochastique (souvent abrégé SGD) est une méthode itérative pour optimiser une fonction objectif avec des propriétés de lissage appropriées (par exemple, différentiable ou sous-différentiable).
Qui a découvert la descente de gradient stochastique ?
La descente de gradient a été inventée en Cauchy en 1847. générale Méthode pour la résolution des systèmes d'équations simultanées. pp. 536–538 Pour plus d'informations à ce sujet, voir ici . Quand SGD a-t-il été inventé ? Le dollar de Singapour a été émis pour la première fois en 1965 après l'effondrement de l'union monétaire entre la Malaisie et Brunei, mais est resté interchangeable avec le dollar de Brunei dans les deux pays .
Qui a inventé le VTT de descente ?
Ce n'est qu'à la fin des années 1970 et au début des années 1980 que les entreprises de vélos de route ont commencé à fabriquer des vélos de montagne en utilisant des matériaux légers de haute technologie. Joe Breeze est normalement crédité d'avoir introduit le premier vélo de montagne construit à cet effet en 1978 .
Juno est-il mort dans la descente ?
En essayant de se faufiler silencieusement devant eux, ils émettent accidentellement un son, ce qui provoque le combat final vers la sécurité. Sarah, Juno et Ellen font équipe contre les robots. Après les avoir presque tous tués, l'estomac de Juno est éventré par une brute Crawler, mettant fin à ses jours .
Pourquoi une descente de gradient stochastique ?
Selon un spécialiste des données senior, l'un des avantages distincts de l'utilisation de la descente de gradient stochastique est que il effectue les calculs plus rapidement que la descente de gradient et la descente de gradient par lots … De plus, sur ensembles de données volumineux, la descente de gradient stochastique peut converger plus rapidement car elle effectue des mises à jour plus fréquemment .
