Gradient Descent je optimalizačný algoritmus na nájdenie lokálneho minima diferencovateľnej funkcie. Gradient zostup sa jednoducho používa v strojovom učení na nájdenie hodnôt parametrov funkcie (koeficientov), ktoré minimalizujú nákladovú funkciu, ako je to len možné.
Prečo používame gradientný zostup v lineárnej regresii?
Hlavným dôvodom, prečo sa gradientový zostup používa na lineárnu regresiu, je výpočtová zložitosť: v niektorých prípadoch je výpočtovo lacnejšie (rýchlejšie) nájsť riešenie pomocou gradientu. Tu musíte vypočítať maticu X′X a potom ju prevrátiť (pozri poznámku nižšie). Je to drahý výpočet.
Prečo sa v neurónových sieťach používa gradientný zostup?
Gradientný zostup je optimalizačný algoritmus, ktorý sa bežne používa na trénovanie modelov strojového učenia a neurónových sietí. Tréningové údaje pomáhajú týmto modelom učiť sa v priebehu času a funkcia nákladov v rámci gradientového zostupu špecificky funguje ako barometer, ktorý meria svoju presnosť pri každej iterácii aktualizácií parametrov.
Prečo funguje gradientný zostup pre hlboké učenie?
Gradientný zostup je optimalizačný algoritmus, ktorý sa používa na minimalizáciu niektorej funkcie iteratívnym pohybom v smere najstrmšieho zostupu, ako je definované záporom gradientu. Pri strojovom učení používame gradientný zostup na aktualizáciu parametrov nášho modelu.
Kde sa používa gradient klesania?
Gradientný zostup sa najlepšie používa, keď parametre nemožno vypočítať analyticky (napr. pomocou lineárnej algebry) a je potrebné ich vyhľadať pomocou optimalizačného algoritmu.
