Gradient Descent er en optimeringsalgoritme til at finde et lok alt minimum af en differentierbar funktion. Gradient descent bruges simpelthen i maskinlæring til at finde værdierne af en funktions parametre (koefficienter), der minimerer en omkostningsfunktion så vidt muligt.
Hvorfor bruger vi gradientnedstigning i lineær regression?
Hovedårsagen til, at gradientnedstigning bruges til lineær regression, er beregningskompleksiteten: det er beregningsmæssigt billigere (hurtigere) at finde løsningen ved hjælp af gradientnedstigningen i nogle tilfælde. Her skal du beregne matrixen X′X og derefter invertere den (se note nedenfor). Det er et dyrt regnestykke.
Hvorfor bruges gradientnedstigning i neurale netværk?
Gradient-nedstigning er en optimeringsalgoritme, som er almindeligt brugt til at træne maskinlæringsmodeller og neurale netværk. Træningsdata hjælper disse modeller med at lære over tid, og omkostningsfunktionen inden for gradientnedstigning fungerer specifikt som et barometer, der måler dens nøjagtighed med hver iteration af parameteropdateringer.
Hvorfor virker gradientnedstigning for dyb læring?
Gradientnedstigning er en optimeringsalgoritme, der bruges til at minimere en funktion ved iterativt at bevæge sig i retningen af den stejleste nedstigning som defineret af gradientens negative. I maskinlæring bruger vi gradient descent til at opdatere parametrene for vores model.
Hvor bruges gradientnedstigning?
Gradient-nedstigning bruges bedst, når parametrene ikke kan beregnes analytisk (f.eks. ved brug af lineær algebra) og skal søges efter ved hjælp af en optimeringsalgoritme.
