فهرست مطالب:
- Stochastic Gradient Descent برای چه استفاده می شود؟
- چرا برای آموزش یک شبکه عصبی کانولوشن باید از شیب نزولی تصادفی به جای گرادیان نزولی استاندارد استفاده کنیم؟
- چرا نزول شیب را ترجیح می دهیم؟
- چرا SGD استفاده می شود؟
تصویری: چرا نزول گرادیان تصادفی؟
2024 نویسنده: Fiona Howard | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2024-01-10 06:36
طبق گفته یک دانشمند ارشد داده، یکی از مزایای بارز استفاده از شیب نزولی تصادفی این است که محاسبات را سریعتر از شیب نزول و نزول گرادیان دسته ای انجام می دهد. مجموعه داده‌های عظیم، نزول گرادیان تصادفی می‌تواند سریعتر همگرا شود زیرا به‌روزرسانی‌ها را بیشتر انجام می‌دهد.
Stochastic Gradient Descent برای چه استفاده می شود؟
نزول گرادیان تصادفی یک الگوریتم بهینه‌سازی است که اغلب از در برنامه‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود تا پارامترهای مدلی را پیدا کند که با بهترین تناسب بین خروجی‌های پیش‌بینی‌شده و واقعی مطابقت دارد این یک تکنیک نادقیق اما قدرتمند است.. نزول گرادیان تصادفی به طور گسترده در برنامه های یادگیری ماشین استفاده می شود.
چرا برای آموزش یک شبکه عصبی کانولوشن باید از شیب نزولی تصادفی به جای گرادیان نزولی استاندارد استفاده کنیم؟
نزول گرادیان تصادفی پارامترها را برای هر مشاهده به‌روزرسانی می‌کند که منجر به تعداد بیشتری به‌روزرسانی می‌شود. بنابراین این یک رویکرد سریعتر است که به تصمیم گیری سریعتر کمک می کند. به روز رسانی های سریعتر در جهت های مختلف را می توان در این انیمیشن مشاهده کرد.
چرا نزول شیب را ترجیح می دهیم؟
دلیل اصلی استفاده از نزول گرادیان برای رگرسیون خطی پیچیدگی محاسباتی است: یافتن راه‌حل با استفاده از نزول گرادیان در برخی موارد از نظر محاسباتی ارزان‌تر (سریعتر) است. در اینجا، باید ماتریس X'X را محاسبه کنید و سپس آن را معکوس کنید (به یادداشت زیر مراجعه کنید). این یک محاسبه گران است.
چرا SGD استفاده می شود؟
نزول گرادیان تصادفی (اغلب به اختصار SGD) یک روش تکراری برای بهینه‌سازی یک تابع هدف با ویژگی‌های همواری مناسب است (مثلاً قابل تمایز یا تفکیک پذیر).
توصیه شده:
چرا از شیب نزول استفاده می شود؟
Gradient Descent یک الگوریتم بهینه‌سازی برای یافتن حداقل محلی یک تابع قابل تفکیک است. گرادیان نزول به سادگی در یادگیری ماشین برای یافتن مقادیر پارامترهای یک تابع (ضرایب) استفاده می شود که تا آنجا که ممکن است یک تابع هزینه را به حداقل می رساند .
آیا svm از گرادیان نزول استفاده می کند؟
بهینه سازی SVM با SGD. برای استفاده از شیب تصادفی نزول استوکاستیک گرادیان نزولی نزول گرادیان تصادفی (اغلب به اختصار SGD) یک روش تکراری برای بهینه‌سازی یک تابع هدف با ویژگی‌های همواری مناسب (به عنوان مثال قابل تمایز یا تفکیک پذیر) است. https:
چه کسی نزول گرادیان تصادفی را کشف کرد؟
نزول گرادیان در Cauchy در سال 1847 اختراع شد. صفحات 536-538 برای اطلاعات بیشتر در مورد آن اینجا را ببینید . SGD چه زمانی اختراع شد؟ دلار سنگاپور اولین بار در 1965 پس از فروپاشی اتحادیه پولی بین مالزی و برونئی منتشر شد، اما در هر دو کشور قابل تعویض با دلار برونئی باقی مانده است .
چرا lstm گرادیان ناپدید را حل می کند؟
LSTM با استفاده از یک ساختار گرادیان افزودنی منحصربه‌فرد مشکل را حل می‌کند که شامل دسترسی مستقیم به فعال‌سازی‌های دروازه فراموشی است و شبکه را قادر می‌سازد تا رفتار دلخواه را از گرادیان خطا با استفاده از به‌روزرسانی مکرر گیت تشویق کند. در هر مرحله زمانی از فرآیند یادگیری .
چرا دست های من به طور تصادفی پوست می کند؟
پوست های خشک و لایه بردار لایه برداری پوست لایه برداری برای پوست های خشک یا پوسته پوسته مهم است. از لایه برداری مکانیکی روی پوست خشک خودداری کنید، زیرا این فرآیند خشک می شود و می تواند منجر به ریزش اشک شود. AHAs برای پوست خشک موثر است. اسید گلیکولیک به حذف سلول‌های مرده نشسته روی سطح پوست کمک می‌کند و به گردش سالم پوست کمک می‌کند.
