שימוש ב-Gateing Gradient Descent: שלב אחר צעד קלקלציה עבור אופטימיזציה של Machine Learning

הירידה הגדלה היא אלגוריתם אופטימיזציה המשמש למזער פונקציה על ידי העברת באופן הדרגתי לכיוון הנקודה הנמוכה ביותר.זה בשימוש נרחב בלמידה מכונה כדי להתאים מודלים על ידי התאמת פרמטרים כדי להפחית את השגיאה. מאמר זה מסביר את חישובים שלב אחר שלב המעורבים ביישום ירידה ⁇ עבור משימות למידה מכונה.

להבין את ה-Gateient Descent Algorithm

הרעיון המרכזי של ירידה ⁇ הוא לעדכן את הפרמטרים המודל לכיוון של קידוד שלילי של תפקוד האובדן.תהליך זה נמשך עד הפרמטרים התכנסו לנקודה מינימלית, אידיאלית המינימום העולמי.

שלב אחר-שלב תהליך קלקלציה

נניח שיש לנו מודל תוקפנות ליניארי פשוט עם תפקוד אובדן, כגון שגיאה מרובעת (MSE) השלבים ליישום ירידות ⁇ הם כדלקמן:

תהליך זה חוזר על מספר קבוע של היציאות או עד שהשינוי בהפסד הופך לבלתי נסבל.

דוגמה: Calculation

(ב) עיין ב[[המאה ה-20]] ב[[1924]] וב[[1924]]]] וב[[1924]]]] וב[[1924]]]] [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]

חיזוי קלקולי:0 (= wx + b = 0.5 * 2 + 0 = 103)

טעות:0 (0) ⁇ = 1=4=3FreaLT:1

⁇ ⁇ s:

(ב) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

עדכון פרמטרים:

משקל חדש:0(w=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0)=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0)=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0=0)=0=0.

הטיה חדשה:0(b=0=0-0.1 * (-6)=0 + 0.6=0.6=0.6