Адаград: определение, пояснения, примеры и код Adagrad – это алгоритм оптимизации , принадлежащий к семейству методов адаптивного градиента. Он разработан с учетом скорости обучения, зависящей от параметра, которая адаптирована к тому, как часто параметр обновляется во время обучения. Это означает, что параметры с меньшими обновлениями получают более высокую скорость обучения, а параметры с большими обновлениями получают более низкую скорость обучения. Adagrad широко используется в..

Градиентный спуск (GD) — это итеративный алгоритм оптимизации, который использует производные первого порядка для обновления параметров, необходимых для нахождения локальных минимумов дифференцируемой функции. Он используется при решении нелинейных задач многомерной оптимизации. Алгоритм оптимизации градиентного спуска известен своей важной ролью в обучении моделей машинному обучению и глубокому обучению [1], [2]. Метод называется градиентным, так как определяет направление поиска с..