Gradientni spust je optimizacijski algoritem za iskanje lokalnega minimuma diferencialne funkcije. Gradientni spust se preprosto uporablja v strojnem učenju za iskanje vrednosti parametrov (koeficientov) funkcije, ki čim bolj zmanjšajo stroškovno funkcijo.
Zakaj uporabljamo gradientni spust v linearni regresiji?
Glavni razlog, zakaj se gradientni spust uporablja za linearno regresijo, je računalniška zapletenost: v nekaterih primerih je računsko ceneje (hitreje) najti rešitev z uporabo gradientnega spuščanja. Tukaj morate izračunati matriko X′X in jo obrniti (glejte spodnjo opombo). To je drag izračun.
Zakaj se gradientni spust uporablja v nevronskih omrežjih?
Gradientni spust je optimizacijski algoritem, ki se običajno uporablja za usposabljanje modelov strojnega učenja in nevronskih mrež. Podatki o usposabljanju pomagajo tem modelom, da se sčasoma učijo, funkcija stroškov v okviru gradientnega spuščanja pa deluje kot barometer, ki meri njegovo natančnost z vsako ponovitvijo posodobitev parametrov.
Zakaj gradientni spust deluje za globoko učenje?
Gradientni spust je optimizacijski algoritem, ki se uporablja za minimiziranje neke funkcije z iterativnim premikanjem v smeri najbolj strmega spusta, kot je opredeljeno z negativnim naklonom. Pri strojnem učenju uporabljamo gradientni spust za posodobitev parametrov našega modela.
Kje se uporablja gradientni spust?
Gradientni spust je najbolje uporabiti, če parametrov ni mogoče izračunati analitično (npr. z uporabo linearne algebre) in jih je treba iskati z optimizacijskim algoritmom.
