Публикации по теме 'gradient-descent'
Что такое градиентный спуск?
Обзор
Этот туториал посвящен основам градиентного спуска. Это также продолжение публикации Что такое машинное обучение? Введение в машинное обучение , которую можно найти здесь .
Так что же такое градиентный спуск?
Градиентный спуск - это метод нахождения оптимальных весов для модели. Мы используем алгоритм градиентного спуска, чтобы найти лучшую модель машинного обучения с наименьшей ошибкой и высочайшей точностью. Распространенное объяснение градиентного спуска - это идея..
Объяснение основных вычислений для машинного обучения
Итак, цель этой простой статьи — объяснить концепцию простого исчисления , чтобы понять, как работает градиентный спуск .
КОНЦЕПЦИЯ
Допустим, в моем офисе мне требуется 10 секунд ( время ), чтобы проехать 25 метров ( расстояние ) до этого симпатичного коллеги, и вот как понятие представлено в виде графика ниже:
Если мы хотим выразить описанную выше ситуацию в виде функции, то это будет:
расстояние = скорость * время
скорость которого составляет 1 метр в секунду...
Математика градиентного спуска
В предыдущей и самой первой статье серии «Математика позади» мы обсуждали линейную регрессию. В этом мы поймем, что такое градиентный спуск и как он работает, очевидно, с помощью математики!
Итак, прежде всего, что такое градиентный спуск? Позволь мне объяснить. По сути, это метод оптимизации, в котором мы находим локальные или глобальные минимумы (в зависимости от кривой) данной кривой, случайным образом выбирая постоянные параметры и постепенно двигаясь вниз до достижения самой..
Нарушение симметрии в глубоком обучении
Инициализация весов нулевыми матрицами в L-уровневой модели глубокого обучения может привести к снижению стоимости, но не к изменению весов. В этой статье рассказывается о красивом, но жизненно важном термине «нарушение симметрии» в глубоком обучении.
Алгоритм глубокого обучения очаровал всех нас своей точностью. В каждой области время от времени используются модели глубокого обучения, будь то беспилотные автомобили, искусственный интеллект, преобразование речи в текст, распознавание..
Построение интуиции вокруг контролируемого машинного обучения с градиентным спуском
В моей последней заметке мы рассмотрели различные типы машинного обучения, в том числе типы обучения с учителем. На этой неделе мы рассмотрим один из наиболее распространенных способов обучения моделей в контролируемом обучении. Для этого нам потребуется ввести некоторую терминологию и упрощенные обозначения, которые (я обещаю) будут важны для четкого объяснения будущих концепций.
ТЕРМИНОЛОГИЯ И ОБОЗНАЧЕНИЯ
Обучающие наборы. Рекомендуется разбивать набор данных, используемый для..
Одномерная линейная регрессия с нуля
С кодом на Python
Введение
Как правило, одним из первых предметов курса Машинное обучение является Линейная регрессия , которая не очень сложна и проста для понимания. Кроме того, он включает множество понятий машинного обучения , которые можно использовать позже в более сложных концепциях. Поэтому разумно начать с Линейной регрессии и перейти к новой серии статей по основам Машинного обучения .
В этом сообщении блога мы узнаем об одномерной линейной регрессии , что..
Повышение градиента для регрессии — математика и интуиция
Gradient Boosting Machines работает над идеей повышения в науке о данных, где модель строится, пытаясь исправить ошибки, допущенные предыдущей моделью.
Он работает по принципам градиентного спуска, чтобы впоследствии минимизировать ошибки. Он пытается превратить слабых учеников в сильных учеников.
Gradient Boosting начинается с создания одного листа вместо дерева, которое представляет начальное предположение прогнозов для всех выборок. При попытке предсказать непрерывное значение в..
