Gradient Descent is 'n optimeringsalgoritme om 'n plaaslike minimum van 'n differensieerbare funksie te vind. Gradiënt-afkoms word eenvoudig in masjienleer gebruik om die waardes van 'n funksie se parameters (koëffisiënte) te vind wat 'n kostefunksie so ver moontlik verminder.
Waarom gebruik ons gradiënt-afkoms in lineêre regressie?
Die hoofrede waarom gradiënt-afkoms vir lineêre regressie gebruik word, is die berekeningskompleksiteit: dit is berekeningsgewys goedkoper (vinniger) om die oplossing te vind deur in sommige gevalle die gradiënt-afkoms te gebruik. Hier moet jy die matriks X′X bereken en dit dan omkeer (sien nota hieronder). Dis 'n duur berekening.
Waarom word gradiënt-afkoms in neurale netwerke gebruik?
Gradient-afkoms is 'n optimeringsalgoritme wat algemeen gebruik word om masjienleermodelle en neurale netwerke op te lei. Opleidingsdata help hierdie modelle om met verloop van tyd te leer, en die kostefunksie binne gradiëntdaling dien spesifiek as 'n barometer, wat die akkuraatheid daarvan meet met elke iterasie van parameteropdaterings.
Waarom werk gradiënt-afkoms vir diep leer?
Gradient-afkoms is 'n optimeringsalgoritme wat gebruik word om een of ander funksie te minimaliseer deur iteratief te beweeg in die rigting van die steilste afdraande soos gedefinieer deur die negatief van die gradiënt. In masjienleer gebruik ons gradiënt-afkoms om die parameters van ons model op te dateer.
Waar word gradiënt-afkoms gebruik?
Gradient-afkoms word die beste gebruik wanneer die parameters nie analities bereken kan word nie (bv. deur lineêre algebra te gebruik) en deur 'n optimeringsalgoritme gesoek moet word.
