Spadek gradientu jest iteracyjnym algorytmem optymalizacji pierwszego rzędu. Aby znaleźć lokalne minimum funkcji za pomocą opadania gradientu, należy wykonać kroki proporcjonalne do ujemnego gradientu (lub przybliżonego gradientu) funkcji w bieżącym punkcie. Dla stochastycznego spadku gradientu istnieje również znacznik [sgd].
To mnie denerwuje od jakiegoś czasu i nie mogłem znaleźć satysfakcjonujących odpowiedzi online, więc oto: Po przejrzeniu zestawu wykładów na temat optymalizacji wypukłej metoda Newtona wydaje się znacznie lepszym algorytmem niż zejście gradientu do znajdowania globalnie optymalnych rozwiązań,...
Załóżmy, że mamy pewien zestaw treningowy ( x( i ), y( i ))(x(i),y(i))(x_{(i)}, y_{(i)}) dla i = 1 , … , mi=1,…,mi = 1, \dots, m . Załóżmy również, że uruchamiamy pewien rodzaj algorytmu uczenia nadzorowanego na zestawie szkoleniowym. Hipotezy są reprezentowane jako hθ( x( i )) = θ0+ θ1x( i ) 1+ ⋯...
Biorę kursy uczenia maszynowego online i dowiedziałem się o spadku gradientu do obliczania optymalnych wartości w hipotezie. h(x) = B0 + B1X dlaczego musimy używać zejścia gradientu, jeśli możemy łatwo znaleźć wartości za pomocą poniższej formuły? To też wygląda na proste i łatwe. ale GD...
Na kursie uczenia maszynowego Andrew Nga wprowadza regresję liniową i regresję logistyczną oraz pokazuje, jak dopasować parametry modelu za pomocą spadku gradientu i metody Newtona. Wiem, że zejście gradientowe może być przydatne w niektórych aplikacjach uczenia maszynowego (np. Propagacja...
Epoka stochastycznego spadku gradientu jest definiowana jako pojedyncze przejście przez dane. Dla każdego minibatchu SGD rysuje się kkk próbek, oblicza gradient i aktualizuje parametry. W ustawieniu epoki próbki są rysowane bez zamiany. Ale to wydaje się niepotrzebne. Dlaczego nie narysować...
Spadek gradientu i wiele innych metod jest przydatnych do znajdowania lokalnych minimów w funkcjach kosztów. Mogą być wydajne, gdy funkcja kosztu może być szybko oszacowana w każdym punkcie, zarówno liczbowo, jak i analitycznie. Mam coś, co wydaje mi się niezwykłą sytuacją. Każda ocena mojej...
W większości kodów Tensorflow widziałem, że Adam Optimizer jest używany ze stałą szybkością uczenia się 1e-4(tj. 0,0001). Kod zwykle wygląda następująco: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to initialize variables....
Rozumiem, że stochastyczne zejście gradientu może być wykorzystane do optymalizacji sieci neuronowej z wykorzystaniem propagacji wstecznej poprzez aktualizację każdej iteracji inną próbką zestawu danych szkoleniowych. Jak duży powinien być rozmiar
Opadanie gradientu na podstawie pędu działa więc następująco: v = s e l f. m o m e n t u m ∗ m - l r ∗ gv=self.momentum∗m−lr∗gv=self.momentum*m-lr*g gdzie jest poprzednią aktualizacją masy, a g jest bieżącym gradientem w odniesieniu do parametrów p , l r jest szybkością uczenia się, a s e l f . m...
Jestem zaznajomiony z podstawowymi algorytmami spadku gradientu do szkolenia sieci neuronowych. Czytałem artykuł proponujący Adam: ADAM: METODA OPTYMALIZACJI STOCHASTYCZNEJ . Chociaż zdecydowanie mam pewne spostrzeżenia (przynajmniej), papier wydaje się być dla mnie ogólnie za wysoki. Na przykład...
Napisałem prosty MLP w TensorFlow, który modeluje bramę XOR . Więc dla: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] powinien produkować: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Sieć ma warstwę wejściową, warstwę ukrytą i warstwę wyjściową z 2, 5 i 1 neuronem. Obecnie mam...
Momentum służy do zmniejszenia wahań zmian masy w kolejnych iteracjach:αα\alpha gdzieE(w)jest funkcją błędu,w- wektor wag,η- szybkość uczenia się.Δ ωja( t + 1 ) = - η∂mi∂wja+ α Δ ωja( t ) ,Δωi(t+1)=−η∂E∂wi+αΔωi(t),\Delta\omega_i(t+1) = - \eta\frac{\partial E}{\partial w_i} + \alpha \Delta...
Znalazłem rektyfikowaną jednostkę liniową (ReLU) chwaloną w kilku miejscach jako rozwiązanie problemu znikającego gradientu sieci neuronowych. Oznacza to, że jako funkcję aktywacji używa się max (0, x). Gdy aktywacja jest dodatnia, oczywiste jest, że jest ona lepsza niż, powiedzmy, funkcja...
Staram się zrozumieć historię zejścia gradientowego i stochastycznego . Gradientowe zejście zostało wynalezione w Cauchy w 1847 roku. Méthode générale pour la résolution des systèmes d'équations symultanes . str. 536–538 Więcej informacji na ten temat można znaleźć tutaj . Od tego czasu metody...
Próbowałem nauczyć się uczenia maszynowego przy użyciu materiału Coursera . W tym wykładzie Andrew Ng wykorzystuje algorytm spadku gradientu do znalezienia współczynników modelu regresji liniowej, które zminimalizują funkcję błędu (funkcję kosztu). Czy do regresji liniowej potrzebujemy spadku...
Jeśli Hesjanie są tak dobrzy do optymalizacji (patrz np . Metoda Newtona ), po co się tu zatrzymywać? Użyjmy trzeciej, czwartej, piątej i szóstej pochodnej? Dlaczego
Robię kurs Machine Learning Stanford na Coursera. W rozdziale dotyczącym regresji logistycznej funkcja kosztu jest następująca: Następnie uzyskuje się tutaj: Próbowałem uzyskać pochodną funkcji kosztu, ale dostałem coś zupełnie innego. Jak otrzymuje się pochodną? Jakie są kroki...
Jaka jest różnica między algorytmami EM (Expectation Maximization) a Gradient Ascent (or descent)? Czy są jakieś warunki, w których są one
Biorąc pod uwagę funkcję wypukłego kosztu, wykorzystującą SGD do optymalizacji, będziemy mieli gradient (wektor) w pewnym punkcie podczas procesu optymalizacji. Moje pytanie brzmi: biorąc pod uwagę punkt na wypukłości, czy gradient wskazuje tylko w kierunku, w którym funkcja rośnie / zmniejsza...
Właściwie chciałem zapytać, jak mogę zdefiniować warunek końcowy zejścia gradientu. Czy mogę to zatrzymać na podstawie liczby iteracji, tj. Biorąc pod uwagę wartości parametrów, powiedzmy, 100 iteracji? A może powinienem poczekać, aż różne wartości dwóch parametrów „nowy” i „stary” będą bardzo...