LinkedIn: www.linkedin.com/in/ashwin-singh- 403116173 В этом блоге мы будем изучать различные алгоритмы оптимизации. Мы бы ответили на несколько вопросов, например, зачем изучать несколько других алгоритмов оптимизации, помимо алгоритмов, которые мы использовали для решения задач оптимизации машинного обучения? Какие важные алгоритмы оптимизации используются в глубоком обучении? Когда мы узнаем, какой алгоритм выбрать? И, в конце концов, мы бы узнали, как реализовать наш код в..

В машинном обучении всегда есть этап, на котором вы делаете прогнозы, а затем сравниваете свои прогнозы с реальной истиной. Это этап обучения . Алгоритм сравнения ваших прогнозов с фактами - это функция потери . На следующем этапе вы оптимизируете потери, чтобы попытаться уменьшить их. Хотя это не единственная цель, она часто используется чаще всего. Большинство студентов, изучающих машинное обучение, учат реализовывать алгоритмы пакетного градиентного спуска, мини-пакетного..

Алгоритм оптимизации Адама от определения до реализации В 1940-х математическое программирование было синонимом оптимизации. Проблема оптимизации включала целевую функцию , которая должна быть максимизирована или минимизирована путем выбора входных значений из разрешенного набора значений [1]. В настоящее время оптимизация - это очень знакомый термин в искусственном интеллекте. В частности, в задачах глубокого обучения. И один из наиболее рекомендуемых алгоритмов оптимизации..

SGD с оптимизатором Momentum и Adam Поскольку наша цель — минимизировать функцию стоимости, найдя оптимизированное значение весов. Нам также необходимо убедиться, что алгоритм хорошо обобщает. Это поможет сделать лучший прогноз для данных, которых раньше не видели. Оптимизаторы обновляют параметры веса, чтобы минимизировать функцию потерь. Функция потерь действует как руководство по местности, сообщая оптимизатору, движется ли она в правильном направлении, чтобы достичь дна долины,..