Предложения со словосочетанием «градиентный спуск»

Чтобы воспользоваться методом градиентного спуска, нам нужно применить метод дифференциального исчисления.
Иначе, метод градиентного спуска может застрять в локальном минимуме, так и не попав в глобальный минимум.
Кроме того, такая функция имеет ещё ряд преимуществ над первой, делает функцию ошибки непрерывно гладкой, исключая провалы и скачки, тем самым улучшая работу метода градиентного спуска.
Итак, мы постепенно подходим к ключевому понятию в обучении нейрона и нейронных сетей – обучение методом градиентного спуска.
Ну и конечно же, реализовали новую улучшенную функцию ошибки, и обновление весовых коэффициентов по методу градиентного спуска.

Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. Я отлично умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!

Спасибо! Я обязательно научусь отличать широко распространённые слова от узкоспециальных.

Насколько понятно значение слова прощелыга (существительное):

Кристально
понятно
Понятно
в общих чертах
Могу только
догадываться
Понятия не имею,
что это
Другое
Пропустить
Если функция очень сложна, где нет простого способа нахождения минимума, мы в этом случае можем применить метод градиентного спуска.
К слову, отобразить визуально такую функцию, с более чем двумя параметрами, как видите, будет довольно проблематично, но идея нахождения минимума методом градиентного спуска останется ровно такой же.
Как при этом подобрать подходящие значения весов используя метод градиентного спуска?
Используя описанные, методы дифференцирования выражений, вы сможете понять механизм работы метода градиентного спуска.
У такого абстрактного подхода, есть математическая версия, которая называется – градиентным спуском.
Для этого проиллюстрируем график метода градиентного спуска, но на этот раз применительно к более сложной функции, зависящей от двух параметров.
Для наглядности, рассмотрим использование метода градиентного спуска на простейшем примере.
Мы прошли самую основу в теории нейронных сетей – метод градиентного спуска.
Этот слайд отлично показывает всю суть метода градиентного спуска.
На следующей иллюстрации показано несколько вариантов градиентного спуска, один из которых приводит к ложному минимуму.
Метод градиентного спуска позволяет находить минимум, даже не располагая знаниями свойств этой функции, достаточными для нахождения минимума другими математическими методами.
Для решения этой проблемы, нам пришлось ознакомится с методом градиентного спуска.
Зачем менять веса нейронов на каждой итерации через градиентный спуск?
В реальности считаются не "число попаданий точки и умножение на весовой коэффициент", а хитрая математическая магия: сигмоидальная функция, метод градиентного спуска, метод обратного распространения ошибки и прочая нечисть.
Градиентный спуск – метод нахождения локального минимума или максимума функции с помощью движения вдоль градиента – который, своим направлением указывает направление наибольшего возрастания некоторой величины, значение которой меняется от одной точки пространства к другой, а по величине (модулю) равный скорости роста этой величины в этом направлении.
Если ещё раз взглянуть на трёхмерную поверхность, можно увидеть, что метод градиентного спуска может привести в другую долину, которая расположена правее, где минимум значения будет меньше относительно той долины, куда попали мы сейчас, т.е. эта долина не является самой глубокой.
Если у нас есть набор размера d и мы проводим мини-пакетный градиентный спуск с размером пакета b, эпоха будет эквивалентна d/b обновлений.
Один из способов решения проблемы – использование мини-пакетного градиентного спуска.
Применяя этот метод изменения весов при каждой итерации, мы получаем возможность использовать градиентный спуск.
Мини-пакеты уравновешивают эффективность пакетного градиентного спуска и способность избегать локальных минимумов, которую предоставляет стохастический градиентный спуск.
У нас только один вес, и мы используем случайную инициализацию и пакетный градиентный спуск для поиска его оптимального значения.
Основной недостаток стохастического градиентного спуска в том, что рассмотрение ошибки для одного примера может оказаться недостаточным приближением поверхности ошибки.
Если нам не повезёт, то при пакетном градиентном спуске мы можем застрять в ней.
Этот алгоритм известен как градиентный спуск, и мы будем использовать его для решения проблемы обучения отдельных нейронов и целых сетей.
В алгоритмах, описанных в предыдущем разделе, мы использовали так называемый пакетный градиентный спуск.
Мы подробнее расскажем об обучении векторов параметров в главе 2, описывая процесс градиентного спуска.
Другой возможный подход – стохастический градиентный спуск (СГС).
Мы обучаем эти нейросети при помощи мини-пакетного градиентного спуска (размер мини-пакета 10); результаты, визуализированные в ConvNetJS, показаны на рис.

Цитаты из русской классики со словосочетанием «градиентный спуск»

Сочетаемость слова «градиентный»

Значение слова «спуск»

  • СПУСК, -а (-у), м. 1. Действие по глаг. спуститьспускать (в 1, 2, 3, 4, 5 и 6 знач.) и спуститься—спускаться (в 1, 2 и 4 знач.). Спуск в шахту. Спуск корабля на воду. Спуск флага. Спуск курка. Спуск воды. (Малый академический словарь, МАС)

    Все значения слова СПУСК

Значение слова «градиентный»

Афоризмы русских писателей со словом «спуск»

Отправить комментарий

@
Смотрите также

Значение слова «спуск»

СПУСК, -а (-у), м. 1. Действие по глаг. спуститьспускать (в 1, 2, 3, 4, 5 и 6 знач.) и спуститься—спускаться (в 1, 2 и 4 знач.). Спуск в шахту. Спуск корабля на воду. Спуск флага. Спуск курка. Спуск воды.

Все значения слова «спуск»

Значение слова «градиентный»

1. связанный, соотносящийся по значению с существительным градиент

Все значения слова «градиентный»

Синонимы к словосочетанию «градиентный спуск»

Ассоциации к слову «спуск»

Сочетаемость слова «градиентный»

Морфология

Правописание

а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ э ю я