Gradient Descent არის ოპტიმიზაციის ალგორითმი დიფერენცირებადი ფუნქციის ლოკალური მინიმუმის მოსაძებნად. გრადიენტური დაღმართი უბრალოდ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში ფუნქციის პარამეტრების (კოეფიციენტების) მნიშვნელობების საპოვნელად, რაც შეძლებისდაგვარად ამცირებს ხარჯების ფუნქციას.
რატომ ვიყენებთ გრადიენტულ დაღმართს წრფივ რეგრესიაში?
მთავარი მიზეზი, რის გამოც გრადიენტური დაღმართი გამოიყენება ხაზოვანი რეგრესია, არის გამოთვლითი სირთულე: გამოთვლით უფრო იაფია (უფრო სწრაფი) გამოსავლის პოვნა გრადიენტული დაღმართის გამოყენებით ზოგიერთ შემთხვევაში. აქ თქვენ უნდა გამოთვალოთ X'X მატრიცა, შემდეგ შეცვალოთ იგი (იხილეთ ქვემოთ შენიშვნა). ეს ძვირადღირებული გაანგარიშებაა.
რატომ გამოიყენება გრადიენტული დაღმართი ნერვულ ქსელებში?
გრადიენტური დაღმართი არის ოპტიმიზაციის ალგორითმი, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის მოდელებისა და ნერვული ქსელების მოსამზადებლად. ტრენინგის მონაცემები ეხმარება ამ მოდელებს ისწავლონ დროთა განმავლობაში, ხოლო ხარჯების ფუნქცია გრადიენტული დაღმართის ფარგლებში სპეციალურად მოქმედებს როგორც ბარომეტრი, აფასებს მის სიზუსტეს პარამეტრის განახლების ყოველი გამეორებით.
რატომ მუშაობს გრადიენტული დაცემა ღრმა სწავლისთვის?
გრადიენტური დაღმართი არის ოპტიმიზაციის ალგორითმი, რომელიც გამოიყენება ზოგიერთი ფუნქციის მინიმიზაციისთვის ყველაზე ციცაბო დაღმართის მიმართულებით განმეორებით გადაადგილებით, როგორც ეს განსაზღვრულია გრადიენტის ნეგატივით. მანქანათმცოდნეობაში ჩვენ ვიყენებთ გრადიენტულ დაცემას ჩვენი მოდელის პარამეტრების გასაახლებლად.
სად გამოიყენება გრადიენტული დაღმართი?
გრადიენტური დაღმართი საუკეთესოდ გამოიყენება, როცა პარამეტრების ანალიტიკური გამოთვლა შეუძლებელია (მაგ. წრფივი ალგებრის გამოყენებით) და უნდა მოძებნოთ ოპტიმიზაციის ალგორითმით.
