TL;DR:
TL; DR Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый в машинном обучении и науке о данных для поиска оптимальных значений параметров в модели. Он используется в линейной/логистической регрессии, нейронных сетях, машинах опорных векторов и рекомендательных системах и является важным инструментом для обучения моделей и настройки параметров. Вызовы вкл. исчезающие/взрывающиеся градиенты, локальные минимумы/плато и переобучение. Методы, используемые для решения этих проблем и повышения эффективности и надежности градиентного спуска.
Отказ от ответственности: в этой статье для генерации текста используется Cohere.
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе «Навстречу ИИ».
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. «Стать участником» или «Купить мне кофе». Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в «Twitter», «Linkedin» или «мой сайт». Ваша поддержка действительно ценится!
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
. Градиентный спуск — это мощный алгоритм оптимизации, используемый в машинном обучении и науке о данных для поиска оптимальных значений параметров в модели. В этом сообщении блога мы обсудим математические концепции градиентного спуска, различные варианты этого алгоритма, проблемы и ограничения, связанные с ним, а также применение градиентного спуска в машинном обучении. В основе градиентного спуска лежит концепция скорости обучения, которая представляет собой гиперпараметр, контролирующий размер шага, предпринимаемого в направлении градиента во время каждой итерации градиентного спуска. Выбор подходящей скорости обучения является важным шагом в обучении моделей машинного обучения с использованием градиентного спуска. Это требует тщательного рассмотрения архитектуры модели, характеристик набора данных и целей оптимизации. Несмотря на свою мощь, градиентный спуск имеет некоторые проблемы и ограничения. Исчезающие или взрывающиеся градиенты, проклятие размерности, локальные минимумы и плато, переобучение и вычислительные затраты — вот некоторые из распространенных проблем, связанных с градиентным спуском. Для решения этих проблем и ограничений на протяжении многих лет были разработаны различные методы, такие как регуляризация, ранняя остановка, импульс, адаптивные скорости обучения и нормализация пакетов. Градиентный спуск имеет широкий спектр применений в машинном обучении. Градиентный спуск — это мощный алгоритм оптимизации, используемый в машинном обучении и науке о данных для поиска оптимальных значений параметров в модели. Он широко используется в различных моделях машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети, и играет решающую роль во многих реальных приложениях, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и автономное вождение. Градиентный спуск является важным инструментом для обучения моделей и настройки параметров, но у него есть свои проблемы и ограничения, такие как исчезновение или взрыв градиентов, проклятие размерности, локальные минимумы и плато, переобучение и вычислительные затраты. Были разработаны различные методы, чтобы смягчить эти проблемы и сделать градиентный спуск более надежным и эффективным. Градиентный спуск имеет широкий спектр применений в машинном обучении и используется во многих различных моделях и методах, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети, машины опорных векторов и рекомендательные системы. Благодаря своей способности оптимизировать сложные модели и наборы данных градиентный спуск в ближайшие годы останется основным инструментом машинного обучения и науки о данных.
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
Раскрытие потенциала градиентного спуска: изучение того, как машины учатся
