Gradient Descent ist ein Optimierungsalgorithmus zum Finden eines lokalen Minimums einer differenzierbaren Funktion. Der Gradientenabstieg wird beim maschinellen Lernen einfach verwendet, um die Werte der Parameter (Koeffizienten) einer Funktion zu finden, die eine Kostenfunktion so weit wie möglich minimieren.
Warum verwenden wir Gradientenabstieg in der linearen Regression?
Der Hauptgrund, warum der Gradientenabstieg für die lineare Regression verwendet wird, ist die Rechenkomplexität: In einigen Fällen ist es rechnerisch billiger (schneller), die Lösung mit dem Gradientenabstieg zu finden. Hier müssen Sie die Matrix X′X berechnen und dann invertieren (siehe Hinweis unten). Es ist eine teure Berechnung.
Warum wird Gradientenabstieg in neuronalen Netzen verwendet?
Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen und neuronalen Netzen verwendet wird. Trainingsdaten helfen diesen Modellen, im Laufe der Zeit zu lernen, und die Kostenfunktion innerhalb des Gradientenabstiegs fungiert speziell als Barometer, das seine Genauigkeit bei jeder Iteration von Parameteraktualisierungen misst.
Warum funktioniert Gradientenabstieg beim Deep Learning?
Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der verwendet wird, um einige Funktionen zu minimieren, indem er sich iterativ in Richtung des steilsten Abstiegs bewegt, wie durch das Negative des Gradienten definiert. Beim maschinellen Lernen verwenden wir Gradientenabstieg, um die Parameter unseres Modells zu aktualisieren.
Wo wird Gradientenabstieg verwendet?
Gradientenabstieg wird am besten verwendet, wenn die Parameter nicht analytisch berechnet werden können (z. B. mit linearer Algebra) und von einem Optimierungsalgorithmus gesucht werden müssen.
