A Gradient Descent egy optimalizáló algoritmus egy differenciálható függvény lokális minimumának meghatározására. A gradiens süllyedést egyszerűen a gépi tanulásban használják, hogy megtalálják egy függvény paramétereinek (együtthatóinak) értékét, amelyek a lehető legkisebbre csökkentik a költségfüggvényt.
Miért használunk gradiens süllyedést a lineáris regresszióban?
A fő ok, amiért a gradiens süllyedést használják a lineáris regresszióhoz, a számítási összetettség: számításilag olcsóbb (gyorsabb) a megoldást a gradiens süllyedés segítségével találni bizonyos esetekben. Itt ki kell számítania az X′X mátrixot, majd invertálnia (lásd lentebb). Ez egy drága számítás.
Miért használják a gradiens süllyedést a neurális hálózatokban?
A gradiens süllyedés egy optimalizálási algoritmus, amelyet általában gépi tanulási modellek és neurális hálózatok betanítására használnak. A képzési adatok segítenek ezeknek a modelleknek az idő múlásával tanulni, a gradiens süllyedésen belüli költségfüggvény pedig kifejezetten barométerként működik, és a paraméterfrissítések minden egyes iterációjával méri a pontosságát.
Miért működik a gradiens süllyedés a mély tanuláshoz?
A gradiens süllyedése egy optimalizáló algoritmus, amelyet a gradiens negatívja által meghatározott legmeredekebb süllyedés irányába történő iteratív mozgással minimalizálnak. A gépi tanulás során gradiens süllyedést használunk a modellünk paramétereinek frissítésére.
Hol használják a gradiens süllyedést?
A gradiens süllyedés akkor a legjobb, ha a paraméterek nem számíthatók ki analitikusan (pl. lineáris algebra segítségével), és optimalizáló algoritmussal kell megkeresni őket.
