Публикации по теме 'gradient-descent'
Понимание нейронной сети через скретч-кодирование на R; Руководство для начинающих
Практическое ванильное моделирование, часть 2
Если вы когда-либо погружались в мир науки о данных, то для меня не будет абсурдом предположить, что вы наверняка где-то встречали термин нейронные сети , на каком-то этапе вашего пути к изучению машинного обучения и искусственного интеллекта или науки о данных в целом.
Наиболее одобренное определение нейронной сети (NN) заключается в том, что это компьютерная архитектура, вдохновленная мозгом, содержащая различные сетевые..
Градиентов и матриц
Этот пост содержит дополнительную информацию для читателей Программирование машинного обучения . Он фокусируется на одной строчке кода из книги: коде, который вычисляет градиент потерь относительно весов.
Когда вы впервые видите эту строчку в книге, она выглядит так:
В книге функции, вычисляющие градиент, называются gradient () . Здесь я заключил код в функцию с именем gradient_one_input () . Название подчеркивает тот факт, что этот код работает, когда у нас есть одна входная..
Введение в линейную регрессию и градиентный спуск
Привет мир! Меня зовут Джаред, и в настоящее время я изучаю информатику. Меня уже давно интересует искусственный интеллект, и я хотел начать писать сообщения в блоге, чтобы помогать себе и другим обучаться темам в этой области. Сегодняшний пост посвящен алгоритму градиентного спуска и тому, как он используется в линейной регрессии.
Линейная регрессия используется для поиска линии наилучшего соответствия (также известной как минимизация «несоответствия») для определенного набора данных...
Объяснение алгоритма градиентного спуска
Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации. В линейной регрессии он используется для оптимизации функции стоимости и поиска значений θ1 (оценщиков), соответствующих оптимизированному значению функции стоимости.
Предположим, что мы идем вниз по графику ниже, и мы находимся в зеленой точке, и наша цель — достичь минимальной красной точки. У нас нет никакой видимости, поэтому мы можем либо подняться, либо опуститься.
Градиентный спуск помогает здесь решить, как достичь..
Исчезающие и растущие градиенты в нейронных сетях
Краткий обзор
Что такое градиент?
Градиент относится к градиенту функции потерь по отношению к весам. Мы вычисляем градиент во время обратного распространения в рекуррентных нейронных сетях. Эти градиенты используются для обновления весов, чтобы минимизировать функцию потерь.
С обратным распространением мы можем столкнуться в основном с двумя проблемами:
Исчезающий градиент Взрывающийся градиент
Исчезающий градиент:
Исчезающий градиент возникает, когда градиент..
Восхождение градиентного спуска
Интуиция, лежащая в основе градиентного спуска и его типов: пакетный градиентный спуск, стохастический градиентный спуск и мини-пакетный градиентный спуск.
Для любого алгоритма контролируемого обучения мы всегда пытаемся найти функцию (f) предикторов, которая может наилучшим образом определить целевую переменную (y) и дать наименьшую ошибку (E). Функция стоимости (ничего, кроме ошибки) вычисляет ошибку между прогнозами и фактическими значениями. Простейшая функция стоимости, которую..
Простая нативная реализация линейной регрессии с градиентным спуском
В этом блоге я попытаюсь объяснить, как писать нативный код для линейной регрессии на Python.
1. Мы начнем с написания функции уравнения, учитывая одно значение x, его вес и точку пересечения. Y = B0 + B1 * X
#Linear Equation
def calculatey(x,B0,B1):
y = B0 + B1 *x
return y
2.Рассчитать ошибку/дельту для каждого экземпляра
#Delta/error for Gradient Descent
def caluculateError(y,y_pred):
error = y_pred-y
return error
3. Добавьте шаг градиентного спуска..
