Публикации по теме 'stochastic-gradient'
Стохастический градиентный спуск в глубоком обучении
Нейронная сеть часто состоит из миллионов весов, для которых нам нужно найти правильное значение. Оптимизация этих сетей с использованием доступных данных требует тщательного рассмотрения выбора оптимизатора. В этом посте я расскажу о градиентном спуске и стохастическом градиентном спуске (SGD), а также о том, почему SGD предпочтительнее в глубоком обучении.
for k in [1, number_iterations]:
X(k+1) = X(k) - α ▽L(X(k))
Это хорошо работает для соответствующего выбора α для выпуклых..
Искусственные нейронные сети, часть 2 - Понимание градиентного спуска (без математики)
Искусственные нейронные сети, часть 2 - Понимание градиентного спуска (без математики)
В статье 1 этой серии мы рассмотрели основы искусственных нейронных сетей, связанные с ними компоненты, такие как узлы, веса, смещение, функции активации и т. Д. Эта статья посвящена другой важной теме. Я объясню концепцию градиентного спуска , не прибегая к математике.
Основным мотивом градиентного спуска является обновление весов и смещений для достижения точки, в которой значение функции..
Концепция машинного обучения 37: градиентный спуск и стохастический градиентный спуск.
Градиентный спуск:
Градиентный спуск — это широко используемый алгоритм оптимизации в машинном обучении, который используется для минимизации стоимости или функции ошибки модели. Алгоритм работает путем итеративной настройки параметров модели в направлении наискорейшего спуска функции стоимости, которая определяется градиентом функции стоимости по отношению к параметрам модели.
Общее уравнение градиентного спуска: θj := θj — α ∂J(θ) / ∂θj
=› где θj — j-й параметр модели, α —..
Введение в распределенное обучение и федеративное обучение
Интуиция, стоящая за распределенным SGD и федеративным обучением.
В этом посте мы поговорим об основной интуиции, стоящей за распределенным обучением и федеративным обучением, и о том, почему они работают. Во-первых, мы начнем с простого примера централизованного машинного обучения и пройдем путь к распределенному стохастическому градиентному спуску (D-SGD) и, наконец, к федеративному обучению (FL).
Централизованное обучение
Представьте, что мы хотим узнать линейную зависимость..
Градиентный спуск для начинающих машинного обучения (с реализацией на Python)
Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации для нахождения локального минимума дифференцируемой функции. Это широко используемый алгоритм в машинном обучении, а также в других областях, таких как физика и химия.
Идея градиентного спуска состоит в том, чтобы начать с точки, а затем повторять шаги в направлении отрицательного градиента функции. Градиент — это вектор, указывающий в направлении наискорейшего подъема функции. Делая шаги в направлении, противоположном градиенту,..
Оптимизаторы — Алгоритмы градиентного спуска ( Часть 1)
Всем привет ! Добро пожаловать в мой блог ! В этом блоге мы увидим реализацию некоторых основных алгоритмов оптимизатора. В машинном обучении веса и смещения — это изучаемые параметры (Theta θ) моделей машинного обучения/глубокого обучения. Оптимизаторы — это алгоритмы, которые используются для изменения параметров модели — весов и смещений для минимизации функции потерь. Обычно в начале обучения модели веса и смещения инициализируются случайным образом. Во время обучения вычисляется..
Спускайтесь осторожно по уклону!
В машинном обучении градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый для нахождения значений параметров (θ) функции (f), которая минимизирует функцию стоимости (J(θ)).
Прежде чем перейти к алгоритму градиентного спуска, давайте рассмотрим некоторые основные термины, упомянутые в приведенном выше определении. Во-первых, давайте попробуем разобраться в таких терминах, как производная первого порядка, дифференцируемая функция, градиент, выпуклость и глобальный минимум ...
