Sommario:
- Perché utilizziamo la discesa del gradiente nella regressione lineare?
- Perché la discesa del gradiente viene utilizzata nelle reti neurali?
- Perché la discesa del gradiente funziona per il deep learning?
- Dove viene utilizzata la discesa in pendenza?
Video: Perché viene utilizzata la discesa in pendenza?
2024 Autore: Fiona Howard | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-10 06:39
Gradient Descent è un algoritmo di ottimizzazione per trovare un minimo locale di una funzione differenziabile. La discesa del gradiente viene semplicemente utilizzata nell'apprendimento automatico per trovare i valori dei parametri (coefficienti) di una funzione che riducono al minimo una funzione di costo il più lontano possibile.
Perché utilizziamo la discesa del gradiente nella regressione lineare?
Il motivo principale per cui la discesa del gradiente viene utilizzata per la regressione lineare è la complessità computazionale: è computazionalmente più economico (più veloce) trovare la soluzione utilizzando la discesa del gradiente in alcuni casi. Qui, devi calcolare la matrice X′X quindi invertirla (vedi nota sotto). È un calcolo costoso.
Perché la discesa del gradiente viene utilizzata nelle reti neurali?
La discesa del gradiente è un algoritmo di ottimizzazione comunemente usato per addestrare modelli di apprendimento automatico e reti neurali. I dati di addestramento aiutano questi modelli ad apprendere nel tempo e la funzione di costo all'interno della discesa del gradiente agisce specificamente come un barometro, misurandone l'accuratezza ad ogni iterazione degli aggiornamenti dei parametri.
Perché la discesa del gradiente funziona per il deep learning?
La discesa del gradiente è un algoritmo di ottimizzazione utilizzato per ridurre al minimo alcune funzioni spostandosi in modo iterativo nella direzione della discesa più ripida come definita dal negativo del gradiente. Nell'apprendimento automatico, utilizziamo la discesa del gradiente per aggiornare i parametri del nostro modello.
Dove viene utilizzata la discesa in pendenza?
La discesa del gradiente è meglio utilizzata quando i parametri non possono essere calcolati analiticamente (ad esempio usando l'algebra lineare) e devono essere ricercati da un algoritmo di ottimizzazione.
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Secondo un data scientist senior, uno dei vantaggi distinti dell'utilizzo di Stochastic Gradient Descent è che esegue i calcoli più velocemente della discesa del gradiente e della discesa del gradiente batch … Inoltre, su enormi set di dati, la discesa stocastica del gradiente può convergere più velocemente perché esegue gli aggiornamenti più frequentemente .
