สารบัญ:
- ทำไมเราจึงใช้การไล่ระดับสีแบบถดถอยในการถดถอยเชิงเส้น
- เหตุใดจึงใช้การไล่ระดับสีในโครงข่ายประสาทเทียม
- ทำไมการไล่ระดับการไล่ระดับสีจึงทำงานเพื่อการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
- การไล่ระดับสีถูกใช้ที่ไหน
2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43
Gradient Descent คือ อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมสำหรับการค้นหาฟังก์ชันอนุพันธ์ขั้นต่ำในเครื่อง การไล่ระดับสีอย่างง่ายใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหาค่าของพารามิเตอร์ของฟังก์ชัน (สัมประสิทธิ์) ที่ลดฟังก์ชันต้นทุนให้เหลือน้อยที่สุด
ทำไมเราจึงใช้การไล่ระดับสีแบบถดถอยในการถดถอยเชิงเส้น
สาเหตุหลักที่การไล่ระดับสีที่ใช้สำหรับการถดถอยเชิงเส้นคือ ความซับซ้อนในการคำนวณ: การคำนวณนั้นถูกกว่า (เร็วกว่า) ในการหาวิธีแก้ปัญหาโดยใช้การไล่ระดับสีแบบลงล่างในบางกรณี ที่นี่ คุณต้องคำนวณเมทริกซ์ X'X แล้วกลับด้าน (ดูหมายเหตุด้านล่าง) เป็นการคำนวณที่มีราคาแพง
เหตุใดจึงใช้การไล่ระดับสีในโครงข่ายประสาทเทียม
การไล่ระดับแบบไล่ระดับคือ อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งใช้กันทั่วไปในการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียม ข้อมูลการฝึกอบรมช่วยให้โมเดลเหล่านี้เรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไป และฟังก์ชันต้นทุนภายในการไล่ระดับสีแบบลงล่างจะทำหน้าที่เป็นบารอมิเตอร์โดยเฉพาะ ซึ่งจะวัดความถูกต้องของการอัพเดทพารามิเตอร์แต่ละครั้ง
ทำไมการไล่ระดับการไล่ระดับสีจึงทำงานเพื่อการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
การไล่ระดับการไล่ระดับสีคือ อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมที่ใช้เพื่อลดฟังก์ชันบางอย่างโดยวนซ้ำไปในทิศทางของการลงจากที่สูงชัน ตามที่กำหนดโดยค่าลบของการไล่ระดับสี ในแมชชีนเลิร์นนิง เราใช้การไล่ระดับสีเพื่ออัปเดตพารามิเตอร์ของโมเดลของเรา
การไล่ระดับสีถูกใช้ที่ไหน
การไล่ระดับการไล่ระดับสีจะดีที่สุดเมื่อ ไม่สามารถคำนวณพารามิเตอร์แบบวิเคราะห์ได้ (เช่น ใช้พีชคณิตเชิงเส้น) และต้องถูกค้นหาโดยอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม
