Der Gradientenabstieg ist ein iterativer Optimierungsalgorithmus erster Ordnung. Um ein lokales Minimum einer Funktion unter Verwendung eines Gradientenabfalls zu finden, werden Schritte ausgeführt, die proportional zum Negativ des Gradienten (oder des ungefähren Gradienten) der Funktion am aktuellen Punkt sind. Für den stochastischen Gradientenabstieg gibt es auch das [sgd] -Tag.
Das nervt mich schon seit einiger Zeit und ich konnte online keine zufriedenstellenden Antworten finden. Nach einer Reihe von Vorlesungen zur konvexen Optimierung scheint die Newton-Methode ein weitaus überlegener Algorithmus zu sein als die Gradientenabsenkung, um global optimale Lösungen zu...
Angenommen, wir haben eine Trainingsmenge ( x( i ), y( i ))(x(i),y(i))(x_{(i)}, y_{(i)}) für i = 1 , ... , mi=1,…,mi = 1, \dots, m . Angenommen, wir führen eine Art von überwachtem Lernalgorithmus für den Trainingssatz aus. Hypothesen werden dargestellt als hθ( x( i )) = θ0+ θ1X( i ) 1+ ⋯ + θnX( i...
Ich nehme an den Online-Kursen für maschinelles Lernen teil und habe etwas über Gradient Descent gelernt, um die optimalen Werte in der Hypothese zu berechnen. h(x) = B0 + B1X Warum müssen wir Gradient Descent verwenden, wenn wir die Werte mit der folgenden Formel leicht finden können? Das sieht...
In Andrew Ngs Kurs über maschinelles Lernen führt er in die lineare und logistische Regression ein und zeigt, wie die Modellparameter mithilfe des Gradientenabfalls und der Newton-Methode angepasst werden. Ich weiß, dass Gradientenabstieg in einigen Anwendungen des maschinellen Lernens (z. B....
Eine Epoche in stochastischer Gradientenabnahme ist definiert als ein einzelner Durchgang durch die Daten. Für jedes SGD-Minibatch werden kkk Proben gezogen, der Gradient berechnet und die Parameter aktualisiert. In der Epocheneinstellung werden die Muster ersatzlos gezogen. Dies erscheint jedoch...
Gradientenabstieg und viele andere Methoden sind nützlich, um lokale Minima in Kostenfunktionen zu finden. Sie können effizient sein, wenn die Kostenfunktion an jedem Punkt schnell ausgewertet werden kann, sei es numerisch oder analytisch. Ich habe eine für mich ungewöhnliche Situation. Jede...
In den meisten Tensorflow-Codes, die ich gesehen habe, wird Adam Optimizer mit einer konstanten Lernrate von 1e-4(dh 0,0001) verwendet. Der Code sieht normalerweise so aus: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to...
Ich verstehe, dass der stochastische Gradientenabstieg verwendet werden kann, um ein neuronales Netzwerk mithilfe von Backpropagation zu optimieren, indem jede Iteration mit einer anderen Stichprobe des Trainingsdatensatzes aktualisiert wird. Wie groß soll die Losgröße
So funktioniert der momentumbasierte Gradientenabstieg wie folgt: 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 wobei die vorherigen Gewichtungsaktualisierungs sind, und g ist die aktuelle Gradient in bezug auf die Parameter p , l r ist die Lernrate und s e...
Ich bin mit grundlegenden Algorithmen für die Gradientenabsenkung zum Trainieren neuronaler Netze vertraut. Ich habe die Zeitung gelesen, in der Adam vorgeschlagen wird: ADAM: EINE METHODE ZUR STOCHASTISCHEN OPTIMIERUNG . Obwohl ich (zumindest) definitiv einige Einsichten habe , scheint mir das...
Ich habe ein einfaches MLP in TensorFlow geschrieben, das ein XOR-Gate modelliert . So für: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] es sollte folgendes erzeugen: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Das Netzwerk hat eine Eingangsschicht, eine versteckte Schicht und eine...
Das Momentum wird verwendet, um die Schwankungen der Gewichtsänderungen während aufeinanderfolgender Iterationen zu verringern:αα\alpha wobeiE(w)ist die Fehlerfunktionw- der Vektor der Gewichte,η- Lernrate.Δωi(t+1)=−η∂E∂wi+αΔωi(t),Δωi(t+1)=−η∂E∂wi+αΔωi(t),\Delta\omega_i(t+1) = - \eta\frac{\partial...
Ich fand eine gleichgerichtete Lineareinheit (ReLU), die an mehreren Stellen als Lösung für das Problem des verschwindenden Gradienten für neuronale Netze gelobt wurde . Das heißt, man verwendet max (0, x) als Aktivierungsfunktion. Wenn die Aktivierung positiv ist, ist dies offensichtlich besser...
Ich versuche die Geschichte des Gradientenabstiegs und des stochastischen Gradientenabstiegs zu verstehen . Gradientenabfallsaktualisierung wurde erfunden Cauchy in 1847. Méthode Générale pour la résolution des Systèmes d'GLEICHUNGEN simultanées . S. 536–538 Weitere Informationen finden Sie hier...
Ich habe versucht, maschinelles Lernen mit dem Coursera-Material zu erlernen . In dieser Vorlesung verwendet Andrew Ng den Algorithmus der Gradientenabnahme, um die Koeffizienten des linearen Regressionsmodells zu ermitteln, mit denen die Fehlerfunktion (Kostenfunktion) minimiert wird. Benötigen...
Wenn Hessisch so gut für die Optimierung ist (siehe zB Newtons Methode ), warum dann dort aufhören? Verwenden wir die dritte, vierte, fünfte und sechste Ableitung. Warum
Ich mache den Stanford-Kurs für maschinelles Lernen auf Coursera. Im Kapitel zur logistischen Regression lautet die Kostenfunktion wie folgt: Dann wird es hier abgeleitet: Ich habe versucht, die Ableitung der Kostenfunktion zu erhalten, aber etwas völlig anderes. Wie wird das Derivat...
Was ist der Unterschied zwischen den Algorithmen EM (Expectation Maximization) und Gradient Ascent (oder Descent)? Gibt es eine Bedingung, unter der sie gleichwertig
Bei einer konvexen Kostenfunktion, bei der SGD für die Optimierung verwendet wird, haben wir zu einem bestimmten Zeitpunkt während des Optimierungsprozesses einen Gradienten (Vektor). Meine Frage ist, angesichts des Punktes auf der Konvexen, zeigt der Gradient nur in die Richtung, in die die...
Eigentlich wollte ich Sie fragen, wie ich die Abschlussbedingung für den Gefälleabstieg definieren kann. Kann ich es basierend auf der Anzahl der Iterationen stoppen, dh Parameterwerte für beispielsweise 100 Iterationen berücksichtigen? Oder sollte ich so warten, dass die unterschiedlichen Werte...