Სარჩევი:
- რისთვის გამოიყენება Stochastic Gradient Descent?
- რატომ უნდა გამოვიყენოთ სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი ვიდრე სტანდარტული გრადიენტული დაღმართი კონვოლუციური ნერვული ქსელის მოსამზადებლად?
- რატომ გვირჩევნია გრადიენტული დაღმართი?
- რატომ გამოიყენება SGD?
ვიდეო: რატომ სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი?
2024 ავტორი: Fiona Howard | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-10 06:39
უფროსი მონაცემთა მეცნიერის აზრით, სტოქასტური გრადიენტული დაღმართის გამოყენების ერთ-ერთი გამორჩეული უპირატესობა ის არის, რომ აკეთებს გამოთვლებს უფრო სწრაფად, ვიდრე გრადიენტური დაღმართი და ჯგუფური გრადიენტული დაღმართი… ასევე, მონაცემთა მასიური სიმრავლე, სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი შეიძლება უფრო სწრაფად გადაიზარდოს, რადგან განახლებებს უფრო ხშირად ახორციელებს.
რისთვის გამოიყენება Stochastic Gradient Descent?
სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი არის ოპტიმიზაციის ალგორითმი, რომელიც ხშირად გამოიყენება მანქანური სწავლების აპლიკაციებში მოდელის პარამეტრების საპოვნელად, რომლებიც შეესაბამება საუკეთესოდ ჯდება პროგნოზირებულ და რეალურ შედეგებს შორის ეს არაზუსტი, მაგრამ ძლიერი ტექნიკაა.. სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი ფართოდ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციებში.
რატომ უნდა გამოვიყენოთ სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი ვიდრე სტანდარტული გრადიენტული დაღმართი კონვოლუციური ნერვული ქსელის მოსამზადებლად?
სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი ახლებს პარამეტრებს თითოეული დაკვირვებისთვის, რაც იწვევს განახლებების მეტ რაოდენობას. ასე რომ, ეს არის უფრო სწრაფი მიდგომა, რომელიც ეხმარება უფრო სწრაფად გადაწყვეტილების მიღებაში. ამ ანიმაციაში შეინიშნება უფრო სწრაფი განახლებები სხვადასხვა მიმართულებით.
რატომ გვირჩევნია გრადიენტული დაღმართი?
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 (იხ. შენიშვნა ქვემოთ). ეს ძვირადღირებული გაანგარიშებაა.
რატომ გამოიყენება SGD?
სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი (ხშირად შემოკლებით SGD) არის განმეორებადი მეთოდი ობიექტური ფუნქციის ოპტიმიზაციისთვის შესაბამისი სიგლუვის თვისებებით (მაგ. დიფერენცირებადი ან ქვედიფერენცირებადი).
გირჩევთ:
რატომ გამოიყენება გრადიენტული დაღმართი?
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 .
როგორ მუშაობს სიმკვრივის გრადიენტური ცენტრიფუგაცია?
სიმკვრივის გრადიენტური ცენტრიფუგაციის პროცესი მსგავსია. … ცენტრიფუგადან ტრიალი იწვევს უფრო მკვრივი ნაწილაკების გადაადგილებას გარე კიდეზე ამ ნაწილაკებს უფრო მეტი მასა აქვთ და მათი ინერციით უფრო შორს არიან გადატანილი. შემდეგ ნაკლებად მკვრივი ნაწილაკები წყდება ნიმუშის ცენტრისკენ .
რომელია უკეთესი სტოქასტური თუ rsi?
მიუხედავად იმისა, რომ ფარდობითი სიძლიერის ინდექსი შეიქმნა ფასების მოძრაობის სიჩქარის გასაზომად, სტოქასტური ოსცილატორის ფორმულა საუკეთესოდ მუშაობს, როდესაც ბაზარი ვაჭრობს თანმიმდევრულ დიაპაზონში. ზოგადად რომ ვთქვათ, RSI უფრო სასარგებლოა ტენდენციურ ბაზრებზე, ხოლო სტოქასტიკა უფრო სასარგებლოა გვერდით ან ცვალებად ბაზრებზე .
ვინ აღმოაჩინა სტოქასტური გრადიენტური წარმოშობა?
გრადიენტული დაღმართი გამოიგონეს Cauchy-ში 1847 წელს. მეთოდი Générale pour la resolution des system d'équations simultanées. გვ. 536–538 დამატებითი ინფორმაციისთვის იხილეთ აქ . როდის გამოიგონეს SGD? სინგაპურის დოლარი პირველად გამოიცა 1965-ში მალაიზიასა და ბრუნეის შორის მონეტარული კავშირის დაშლის შემდეგ, მაგრამ ორივე ქვეყანაში ბრუნეის დოლართან ურთიერთშემცვლელი დარჩა.
ა თუ არა მუტაციები ზოგადად არახელსაყრელი რატომ ან რატომ არა?
მუტაციების უმეტესობა ნეიტრალურია მათი ზემოქმედებით ორგანიზმებზე, რომელშიც ისინი ჩნდება. სასარგებლო მუტაციები შეიძლება უფრო ხშირი გახდეს ბუნებრივი გადარჩევის გზით. მავნე მუტაციებმა შეიძლება გამოიწვიოს გენეტიკური დარღვევები ან კიბო . მუტაციები ზოგადად არახელსაყრელია?
