Пошаговая реализация с анимацией для лучшего понимания. Вернуться к предыдущему сообщению Вернуться к первому сообщению 2.2 Что такое SGD с Momentum? SGD с Momentum — один из наиболее часто используемых оптимизаторов в DL. И идея, и реализация просты. Хитрость заключается в том, чтобы использовать часть предыдущего обновления, и эта часть представляет собой скаляр под названием «Импульс». Вы можете загрузить Jupyter Notebook здесь . Примечание — Рекомендуем..

Импульсная торговля — это популярная и динамичная инвестиционная стратегия, цель которой — извлечь выгоду из продолжения существующих рыночных тенденций. Эта стратегия направлена ​​на выявление и управление импульсом акций, товаров или других финансовых инструментов, которые демонстрируют сильные восходящие или нисходящие движения цен. Импульсные трейдеры считают, что эти тенденции сохранятся в краткосрочной перспективе, что позволит им получать прибыль, соответственно покупая или продавая..

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..

В предыдущем посте, Алгоритмы градиентного спуска и стохастического градиентного спуска для нейронных сетей, мы обсудили, как алгоритм стохастического градиентного спуска может улучшить простой алгоритм градиентного спуска с точки зрения сложности и обобщения. Напомним правило обновления стохастического градиентного спуска на каждой итерации t , где θ - параметр, который алгоритм будет настраивать для достижения приемлемых потерь, g - градиенты, которые показывают противоположное..

Проблема с градиентным спуском заключается в том, что обновление веса в момент (t) определяется скоростью обучения и градиентом только в этот момент. Он не принимает во внимание предыдущие шаги, предпринятые при обходе пространства затрат. Это приводит к следующим проблемам. Градиент функции стоимости в седловых точках (плато) незначителен или равен нулю, что, в свою очередь, приводит к небольшим обновлениям веса или их отсутствию. Следовательно, сеть застаивается, и обучение..