INHOUDSOPGAWE:
- Waarvoor word Stogastiese Gradiënt-afkoms gebruik?
- Waarom moet ons Stogastiese Gradiënt-afkoms eerder as standaardgradiënt-afkoms gebruik om 'n konvolusionele neurale netwerk op te lei?
- Hoekom verkies ons gradiënt-afkoms?
- Waarom word SGD gebruik?
Video: Hoekom stogastiese gradiënt-afkoms?
2024 Outeur: Fiona Howard | [email protected]. Laas verander: 2024-01-10 06:33
Volgens 'n senior datawetenskaplike is een van die duidelike voordele van die gebruik van Stogastiese Gradiënt-afkoms dat dit die berekeninge vinniger doen as gradiënt-afkoms en bondelgradiënt-afkoms … Ook, op massiewe datastelle, stogastiese gradiënt-afkoms kan vinniger konvergeer omdat dit meer gereeld opdaterings uitvoer.
Waarvoor word Stogastiese Gradiënt-afkoms gebruik?
Stogastiese gradiënt-afkoms is 'n optimaliseringsalgoritme wat dikwels in masjienleertoepassings gebruik word om die modelparameters te vind wat ooreenstem met die beste passing tussen voorspelde en werklike uitsette Dit is 'n onakkurate maar kragtige tegniek. Stogastiese gradiëntafkoms word wyd gebruik in masjienleertoepassings.
Waarom moet ons Stogastiese Gradiënt-afkoms eerder as standaardgradiënt-afkoms gebruik om 'n konvolusionele neurale netwerk op te lei?
Stogastiese gradiënt-afkoms dateer die parameters vir elke waarneming op wat lei tot meer aantal opdaterings. Dit is dus 'n vinniger benadering wat help met vinniger besluitneming. Vinniger opdaterings in verskillende rigtings kan in hierdie animasie opgemerk word.
Hoekom verkies ons gradiënt-afkoms?
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 SGD gebruik?
Stogastiese gradiënt-afkoms (dikwels afgekort SGD) is 'n iteratiewe metode vir die optimalisering van 'n objektiewe funksie met geskikte gladheidseienskappe (bv. differensieerbaar of onderdifferensieerbaar).
Aanbeveel:
Is mutasies oor die algemeen nadelig hoekom of hoekom nie?
Die meerderheid mutasies is neutraal in hul uitwerking op die organismes waarin hulle voorkom. Voordelige mutasies kan meer algemeen word deur natuurlike seleksie. Skadelike mutasies kan genetiese afwykings of kanker veroorsaak . Is mutasies oor die algemeen nadelig?
Waarom los lstm verdwynende gradiënt op?
LSTM'e los die probleem op deur gebruik te maak van 'n unieke additiewe gradiëntstruktuur wat direkte toegang tot die vergeethek se aktiverings insluit, wat die netwerk in staat stel om gewenste gedrag van die foutgradiënt aan te moedig deur gereelde hekke-opdatering te gebruik op elke tydstap van die leerproses .
Het mense van sjimpansees ontwikkel, hoekom of hoekom nie?
Daar is 'n eenvoudige antwoord: Mense het nie ontwikkel van sjimpansees of enige van die ander groot ape wat vandag leef nie. Ons deel eerder 'n gemeenskaplike voorouer wat ongeveer 10 miljoen jaar gelede geleef het . Het mense van ape ontwikkel?
Steel gradiënt prente?
" Ons versamel of berg nie beelde en gesigdata nie en ons dra dit nie oor na derde partye nie," het 'n Gradient-woordvoerder gesê. "'n Eenvoudige verkeersontleding van ons toepassing kan die feit bewys dat geen private data gestuur word nie, insluitend beelde en gesigdata .
Kan ek svg-gradiënt gebruik?
Miskien meer opwindend as net vullings en hale is die feit dat jy ook gradiënte as vullings óf strepe kan skep en toepas. Daar is twee tipes gradiënte: lineêr en radiaal Jy moet die gradiënt 'n id-kenmerk gee; anders kan dit nie deur ander elemente binne die lêer verwys word nie .
