Gradient Descent to algorytm optymalizacji do znajdowania lokalnego minimum funkcji różniczkowalnej. Spadek gradientu jest po prostu używany w uczeniu maszynowym do znajdowania wartości parametrów funkcji (współczynników), które minimalizują funkcję kosztu tak bardzo, jak to możliwe.
Dlaczego używamy gradientu w regresji liniowej?
Głównym powodem, dla którego metoda gradientu jest używana do regresji liniowej, jest złożoność obliczeniowa: obliczenie tańsze (szybsze) jest znalezienie rozwiązania przy użyciu metody gradientu w niektórych przypadkach. Tutaj musisz obliczyć macierz X′X, a następnie ją odwrócić (patrz uwaga poniżej). To kosztowna kalkulacja.
Dlaczego zejście gradientowe jest używane w sieciach neuronowych?
Spadek gradientu to algorytm optymalizacji, który jest powszechnie używany do trenowania modeli uczenia maszynowego i sieci neuronowych. Dane treningowe pomagają tym modelom uczyć się w czasie, a funkcja kosztu w ramach spadku gradientu działa w szczególności jako barometr, mierząc jego dokładność przy każdej iteracji aktualizacji parametrów.
Dlaczego opadanie gradientowe działa w przypadku uczenia głębokiego?
Zniżanie gradientowe to algorytm optymalizacji używany do minimalizacji niektórych funkcji poprzez iteracyjne poruszanie się w kierunku najbardziej stromego zjazdu zdefiniowanego przez ujemną wartość gradientu. W uczeniu maszynowym używamy gradientu do aktualizacji parametrów naszego modelu.
Gdzie jest używany gradient?
Opadanie gradientowe najlepiej stosować, gdy parametry nie mogą być obliczone analitycznie (np. za pomocą algebry liniowej) i muszą być wyszukane za pomocą algorytmu optymalizacji.
