Gradient Descent ialah algoritma pengoptimuman untuk mencari minimum setempat bagi fungsi boleh dibezakan. Keturunan kecerunan hanya digunakan dalam pembelajaran mesin untuk mencari nilai parameter fungsi (pekali) yang meminimumkan fungsi kos sejauh mungkin.
Mengapa kita menggunakan keturunan kecerunan dalam regresi linear?
Sebab utama mengapa keturunan kecerunan digunakan untuk regresi linear ialah kerumitan pengiraan: secara pengiraan lebih murah (lebih cepat) untuk mencari penyelesaian menggunakan keturunan kecerunan dalam beberapa kes. Di sini, anda perlu mengira matriks X′X kemudian terbalikkannya (lihat nota di bawah). Ini pengiraan yang mahal.
Mengapakah keturunan kecerunan digunakan dalam rangkaian saraf?
Keturunan kecerunan ialah algoritma pengoptimuman yang biasa digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin dan rangkaian saraf. Data latihan membantu model ini belajar dari semasa ke semasa, dan fungsi kos dalam penurunan kecerunan secara khusus bertindak sebagai barometer, mengukur ketepatannya dengan setiap lelaran kemas kini parameter.
Mengapakah keturunan kecerunan berfungsi untuk pembelajaran mendalam?
Keturunan kecerunan ialah algoritma pengoptimuman yang digunakan untuk meminimumkan beberapa fungsi dengan bergerak secara berulang ke arah penurunan paling curam seperti yang ditakrifkan oleh negatif kecerunan. Dalam pembelajaran mesin, kami menggunakan keturunan kecerunan untuk mengemas kini parameter model kami.
Di manakah turunan kecerunan digunakan?
Keturunan kecerunan paling baik digunakan apabila parameter tidak boleh dikira secara analitik (cth. menggunakan algebra linear) dan mesti dicari oleh algoritma pengoptimuman.
