Gradient Descent është një algoritëm optimizimi për gjetjen e një minimumi lokal të një funksioni të diferencueshëm. Zbritja e gradientit përdoret thjesht në mësimin e makinerive për të gjetur vlerat e parametrave të një funksioni (koeficientët) që minimizojnë një funksion kostoje sa më shumë që të jetë e mundur.
Pse e përdorim zbritjen gradient në regresionin linear?
Arsyeja kryesore pse përdoret zbritja e gradientit për regresionin linear është kompleksiteti llogaritës: është llogaritëse më e lirë (më e shpejtë) për të gjetur zgjidhjen duke përdorur zbritjen e gradientit në disa raste. Këtu, ju duhet të llogaritni matricën X'X dhe më pas ta përmbysni atë (shih shënimin më poshtë). Është një llogaritje e shtrenjtë.
Pse përdoret zbritja gradient në rrjetet nervore?
Zbritja e gradientit është një algoritëm optimizimi i cili përdoret zakonisht për të trajnuar modelet e mësimit të makinerive dhe rrjetet nervore. Të dhënat e trajnimit i ndihmojnë këto modele të mësojnë me kalimin e kohës dhe funksioni i kostos brenda zbritjes gradient vepron në mënyrë specifike si një barometër, duke matur saktësinë e tij me çdo përsëritje të përditësimeve të parametrave.
Pse funksionon zbritja gradient për të mësuarit e thellë?
Zbritja me gradient është një algoritëm optimizimi i përdorur për të minimizuar disa funksione duke lëvizur në mënyrë të përsëritur në drejtimin e zbritjes më të pjerrët siç përcaktohet nga negativi i gradientit. Në mësimin e makinerive, ne përdorim zbritjen gradient për të përditësuar parametrat e modelit tonë.
Ku përdoret zbritja gradient?
Zbritja e gradientit përdoret më së miri kur parametrat nuk mund të llogariten analitikisht (p.sh. duke përdorur algjebër lineare) dhe duhet të kërkohen nga një algoritëm optimizimi.
