Публикации по теме 'gradient-descent'


Все о линейной регрессии в 12 пунктах
В этом блоге я попытался сжать тему линейной регрессии до 12 пунктов. Я изложил базовое концептуальное понимание темы и постарался сделать все как можно проще. Я очень уверен, что если вы охватите эти вопросы линейной регрессией, вы сможете ответить на все вопросы интервью, связанные с линейной регрессией. контролируемое обучение Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором мы учим компьютерную модель делать прогнозы или принимать решения на основе помеченных..
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..