Gradient descent adalah algoritma pengoptimalan iteratif tingkat pertama. Untuk menemukan minimum lokal dari suatu fungsi menggunakan gradient descent, seseorang mengambil langkah-langkah sebanding dengan negatif dari gradien (atau perkiraan gradien) dari fungsi pada titik saat ini. Untuk keturunan gradien stokastik ada juga tag [sgd].
Ini adalah sesuatu yang telah mengganggu saya untuk sementara waktu, dan saya tidak dapat menemukan jawaban yang memuaskan secara online, jadi begini: Setelah meninjau satu set ceramah tentang optimasi cembung, metode Newton tampaknya menjadi algoritma yang jauh lebih unggul daripada gradient...
Misalkan kita memiliki beberapa set pelatihan untuk . Juga misalkan kita menjalankan beberapa jenis algoritma pembelajaran terawasi pada set pelatihan. Hipotesa direpresentasikan sebagai . Kita perlu menemukan parameter yang meminimalkan "jarak" antara dan . Biarkan(x(i),y(i))(x(i),y(i))(x_{(i)},...
Saya mengikuti kursus Machine Learning online dan belajar tentang Gradient Descent untuk menghitung nilai optimal dalam hipotesis. h(x) = B0 + B1X mengapa kita perlu menggunakan Gradient Descent jika kita dapat dengan mudah menemukan nilai dengan rumus di bawah ini? Ini terlihat lurus ke depan...
Dalam kursus pembelajaran mesin Andrew Ng , ia memperkenalkan regresi linier dan regresi logistik, dan menunjukkan bagaimana menyesuaikan parameter model menggunakan gradient descent dan metode Newton. Saya tahu gradient descent dapat berguna dalam beberapa aplikasi pembelajaran mesin (misalnya,...
Sebuah zaman dalam penurunan gradien stokastik didefinisikan sebagai satu kali melewati data. Untuk setiap minibatch SGD, sampel diambil, gradien dihitung dan parameter diperbarui. Dalam pengaturan zaman, sampel diambil tanpa penggantian.kkk Tapi ini sepertinya tidak perlu. Mengapa tidak...
Keturunan gradien dan banyak metode lain berguna untuk menemukan minimum lokal dalam fungsi biaya. Mereka dapat menjadi efisien ketika fungsi biaya dapat dievaluasi dengan cepat di setiap titik, baik secara numerik atau analitik. Saya memiliki apa yang bagi saya merupakan situasi yang tidak...
Dalam sebagian besar kode Tensorflow yang saya lihat Adam Optimizer digunakan dengan Laju Pembelajaran konstan 1e-4(yaitu 0,0001). Kode biasanya terlihat sebagai berikut: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to...
Saya mengerti bahwa penurunan gradien stokastik dapat digunakan untuk mengoptimalkan jaringan saraf menggunakan backpropagation dengan memperbarui setiap iterasi dengan sampel yang berbeda dari dataset pelatihan. Seberapa besar ukuran
Jadi penurunan gradien berbasis momentum bekerja sebagai berikut: v=self.momentum∗m−lr∗gv=self.momentum∗m−lr∗gv=self.momentum*m-lr*g di mana adalah pembaruan berat sebelumnya, dan adalah gradien saat ini sehubungan dengan parameter , adalah tingkat pembelajaran, dan adalah konstanta.g p l r s e l...
Saya kenal dengan algoritma gradient descent dasar untuk pelatihan jaringan saraf. Saya telah membaca makalah yang mengusulkan Adam: ADAM: METODE UNTUK OPTIMISASI STOKASTIK . Meskipun saya pasti memiliki beberapa wawasan (setidaknya), makalah ini tampaknya terlalu tinggi bagi saya secara...
Saya telah menulis MLP sederhana di TensorFlow yang memodelkan XOR-Gate . Jadi untuk: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] itu harus menghasilkan yang berikut: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Jaringan memiliki lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran...
Momentum digunakan untuk mengurangi fluktuasi perubahan berat selama iterasi berurutan:αα\alpha Δ ωsaya( t + 1 ) =- η∂E∂wsaya+ α Δωsaya( t ) ,Δωsaya(t+1)=-η∂E∂wsaya+αΔωsaya(t),\Delta\omega_i(t+1) = - \eta\frac{\partial E}{\partial w_i} + \alpha \Delta \omega_i(t), mana adalah fungsi kesalahan, -...
Saya menemukan unit linear diperbaiki (ReLU) dipuji di beberapa tempat sebagai solusi untuk masalah gradien menghilang untuk jaringan saraf. Artinya, seseorang menggunakan maks (0, x) sebagai fungsi aktivasi. Ketika aktivasi positif, jelas bahwa ini lebih baik daripada, katakanlah, fungsi aktivasi...
Saya mencoba memahami sejarah keturunan Gradient dan Stochastic gradient descent . Keturunan gradien ditemukan di Cauchy pada tahun 1847. Méthode générale pour la résolution des systèmes d'équations simultanées . hlm. 536–538 Untuk informasi lebih lanjut lihat di sini . Sejak itu metode gradient...
Saya mencoba mempelajari pembelajaran mesin menggunakan materi Coursera . Dalam kuliah ini, Andrew Ng menggunakan algoritma gradient descent untuk menemukan koefisien model regresi linier yang akan meminimalkan fungsi kesalahan (fungsi biaya). Untuk regresi linier, apakah kita perlu gradient...
Jika Hessians sangat baik untuk optimasi (lihat misalnya metode Newton ), mengapa berhenti di situ? Mari kita gunakan derivatif ketiga, keempat, kelima, dan keenam? Kenapa
Saya sedang melakukan kursus Machine Learning Stanford di Coursera. Dalam bab tentang Regresi Logistik, fungsi biaya adalah sebagai berikut: Kemudian, diturunkan di sini: Saya mencoba mendapatkan turunan dari fungsi biaya tetapi saya mendapatkan sesuatu yang sama sekali berbeda. Bagaimana...
Apa perbedaan antara algoritma EM (Ekspektasi Maksimalisasi) dan Gradient Ascent (atau keturunan)? Apakah ada kondisi di mana mereka
Diberikan fungsi biaya cembung, menggunakan SGD untuk optimisasi, kami akan memiliki gradien (vektor) pada titik tertentu selama proses optimasi. Pertanyaan saya adalah, mengingat titik pada cembung, apakah gradien hanya menunjuk pada arah di mana fungsi naik / turun tercepat, atau gradien selalu...
Sebenarnya, saya ingin bertanya kepada Anda bagaimana saya bisa menentukan kondisi terminating untuk gradient descent. Dapatkah saya menghentikannya berdasarkan jumlah iterasi, yaitu mempertimbangkan nilai parameter untuk, katakanlah, 100 iterasi? Atau haruskah saya menunggu sedemikian rupa...