A descida de gradiente é um algoritmo de otimização iterativa de primeira ordem. Para encontrar um mínimo local de uma função usando a descida do gradiente, é necessário executar etapas proporcionais ao negativo do gradiente (ou do gradiente aproximado) da função no ponto atual. Para descida de gradiente estocástico, há também a tag [sgd].
Isso é algo que me incomoda há um tempo e eu não consegui encontrar respostas satisfatórias online, então aqui vai: Depois de revisar um conjunto de palestras sobre otimização convexa, o método de Newton parece ser um algoritmo muito superior ao da descida do gradiente para encontrar soluções...
Suponha que tenhamos algum conjunto de treinamento para . Suponha também que executemos algum tipo de algoritmo de aprendizado supervisionado no conjunto de treinamento. As hipóteses são representadas como . Precisamos encontrar os parâmetros que minimizem a "distância" entre e ....
Estou participando dos cursos de aprendizado de máquina on-line e aprendi sobre a descida do gradiente para calcular os valores ideais da hipótese. h(x) = B0 + B1X por que precisamos usar a descida do gradiente se podemos encontrar facilmente os valores com a fórmula abaixo? Isso parece direto e...
No curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng , ele introduz a regressão linear e a regressão logística e mostra como ajustar os parâmetros do modelo usando a descida do gradiente e o método de Newton. Eu sei que a descida gradiente pode ser útil em algumas aplicações de aprendizado de máquina...
Uma época em descida de gradiente estocástico é definida como uma única passagem pelos dados. Para cada minibatch SGD, amostras são coletadas, o gradiente calculado e os parâmetros atualizados. Na configuração de época, as amostras são coletadas sem substituição.kkk Mas isso parece desnecessário....
A descida de gradiente e muitos outros métodos são úteis para encontrar mínimos locais em funções de custo. Eles podem ser eficientes quando a função de custo pode ser avaliada rapidamente em cada ponto, seja numericamente ou analiticamente. Eu tenho o que me parece ser uma situação incomum. Cada...
Na maioria dos códigos de fluxo de tensão, o Adam Optimizer é usado com uma taxa de aprendizado constante de 1e-4(ou seja, 0,0001). O código geralmente tem a seguinte aparência: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops...
Entendo que a descida do gradiente estocástico pode ser usada para otimizar uma rede neural usando retropropagação, atualizando cada iteração com uma amostra diferente do conjunto de dados de treinamento. Qual deve ser o tamanho do
Portanto, a descida do gradiente com base no momento funciona da seguinte maneira: 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 onde é a atualização de peso anterior e g é o gradiente atual em relação aos parâmetros p , l r é a taxa de aprendizado e s e l...
Eu estou familiarizado com algoritmos básicos de descida de gradiente para o treinamento de redes neurais. Eu li o artigo propondo Adam: ADAM: UM MÉTODO PARA OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA . Embora eu tenha definitivamente algumas idéias (pelo menos), o artigo parece estar em um nível muito alto para mim...
Eu escrevi um MLP simples no TensorFlow que está modelando um XOR-Gate . Então para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] deve produzir o seguinte: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] A rede possui uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída com 2, 5 e...
Momentum é usado para diminuir as flutuações nas alterações de peso em iterações consecutivas:αα\alpha E(w)wηΔ ωEu( t + 1 ) = - η∂E∂WEu+ α Δ ωEu( T ) ,ΔωEu(t+1)=-η∂E∂WEu+αΔωEu(t),\Delta\omega_i(t+1) = - \eta\frac{\partial E}{\partial w_i} + \alpha \Delta \omega_i(t), que é a função de erro, - o...
Encontrei a unidade linear retificada (ReLU) elogiada em vários locais como uma solução para o problema do gradiente de fuga para redes neurais. Ou seja, usa-se max (0, x) como função de ativação. Quando a ativação é positiva, é óbvio que isso é melhor do que, digamos, a função de ativação...
Estou tentando entender a história da descida de gradiente e descida de gradiente estocástico . A descida em gradiente foi inventada em Cauchy em 1847. O método geral para a resolução de sistemas de equações simultâneas . pp. 536-538 Para obter mais informações, consulte aqui . Desde então, os...
Eu estava tentando aprender aprendizado de máquina usando o material Coursera . Nesta palestra, Andrew Ng usa o algoritmo de descida de gradiente para encontrar os coeficientes do modelo de regressão linear que minimizarão a função de erro (função de custo). Para regressão linear, precisamos de...
Se os hessianos são tão bons em otimização (veja, por exemplo, o método de Newton ), por que parar aí? Vamos usar o terceiro, quarto, quinto e sexto derivados? Por que
Estou fazendo o curso de Machine Learning Stanford no Coursera. No capítulo Regressão logística, a função de custo é esta: Então, é derivado aqui: Tentei obter a derivada da função de custo, mas obtive algo completamente diferente. Como é obtido o derivado? Quais são as etapas...
Qual é a diferença entre os algoritmos EM (Maximização de Expectativas) e Subida de Gradiente (ou descida)? Existe alguma condição sob a qual eles são
Dada uma função de custo convexa, usando o SGD para otimização, teremos um gradiente (vetor) em um determinado ponto durante o processo de otimização. Minha pergunta é, dado o ponto no convexo, o gradiente apenas aponta na direção em que a função aumenta / diminui mais rapidamente, ou o gradiente...
Na verdade, eu queria perguntar como posso definir a condição final para a descida do gradiente. Posso pará-lo com base no número de iterações, ou seja, considerando valores de parâmetros para, por exemplo, 100 iterações? Ou devo esperar que o diferente nos dois valores dos parâmetros 'novo' e...