Публикации по теме 'gradient-descent'


Нейронная сеть с нуля.
Нейронная сеть с нуля. К этому времени вы уже наверняка слышали о машинном обучении, это одна из самых горячих тенденций в «Силиконовой долине». Машинное обучение - это процесс обучения машины с использованием данных и алгоритмов. Введение: Глубокое обучение - это категория машинного обучения, которая хорошо работает, если у нас есть огромный объем данных и высокопроизводительные системы обработки. DL реализован с помощью нейронных сетей. Нейронные сети вдохновлены нейронами в..
Градиентный спуск — Простое объяснение
Введение Многие популярные методы машинного обучения, такие как логистическая регрессия , линейная регрессия , XGBoost , случайный лес и многие другие структуры искусственных нейронных сетей используют градиентный спуск, чтобы обучать и учиться на наборах данных. Но что такое градиентный спуск…? Что ж, градиентный спуск — это, по сути, алгоритм оптимизации . Чаще всего он используется, чтобы помочь найти минимум некоторой целевой функции , которая используется в качестве..
Оптимизаторы в глубоком обучении
Что такое оптимизатор и зачем он нам нужен? Оптимизаторы используются для изменения свойств вашей нейронной сети, таких как веса и скорости обучения, чтобы минимизировать потери или затраты при обратном распространении. · Градиентный спуск Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации машинного обучения для уменьшения функции стоимости, или, можно сказать, градиентный спуск находит глобальные минимумы при обучении глубоких нейронных сетей. Но может ловушка на локальных..
Градиентный спуск: магия машинного обучения
Градиентный спуск — очень классный алгоритм, который используется в программах оптимизации и машинного обучения. Идея процесса состоит в том, чтобы начать с координат x и y на пути функции. Затем мы получаем градиент (самый крутой спуск для минимизации или подъем для максимизации), который говорит нам, в каком направлении мы должны двигаться, чтобы спуститься или подняться быстрее всего. Делаем маленькие шаги, проверяя новый градиент на каждом шагу. Вы можете думать о градиентном спуске..
Алгоритм градиентного спуска для обучения моделей машинного обучения
Узнайте об алгоритмах градиентного спуска и о том, как они используются для обучения моделей машинного обучения. Алгоритмы градиентного спуска — это методы оптимизации, используемые для обучения моделей машинного обучения. Основная цель этих алгоритмов — минимизировать функцию стоимости, которая представляет разницу…
Поднимите свои навыки машинного обучения на новый уровень с градиентным спуском в Python
Схема заголовка: 1, Введение 2, Понимание градиентного спуска 3, Реализация градиентного спуска в Python 4, Градиентный спуск на реальном примере 5, Советы и рекомендации по оптимизации градиентного спуска 6, Заключение Введение: Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, который обычно используется в машинном обучении для моделей обучения. Он используется для нахождения минимального значения заданной функции стоимости путем итеративного обновления параметров модели. В этой..
За пределами градиентного спуска
Термин «градиентный спуск» знаком всем, кто занимается машинным обучением. Градиентный спуск — наиболее часто используемый алгоритм оптимизации для обучения моделей машинного обучения и нейронных сетей. Это помогает определить наилучшие значения параметров для минимизации функции потерь. Мы можем систематически проходить поверхность ошибки, используя градиентный спуск, чтобы достичь точки минимума. Глядя на поверхность ошибок, становится очевидным, что когда кривая крутая,..