Gradient Descent és un algorisme d'optimització per trobar un mínim local d'una funció diferenciable. El descens del gradient s'utilitza simplement en l'aprenentatge automàtic per trobar els valors dels paràmetres (coeficients) d'una funció que minimitzen una funció de cost tant com sigui possible.
Per què utilitzem el descens del gradient en regressió lineal?
La raó principal per la qual s'utilitza el descens del gradient per a la regressió lineal és la complexitat computacional: és més barat (més ràpid) computacionalment trobar la solució utilitzant el descens del gradient en alguns casos. Aquí, heu de calcular la matriu X′X i després invertir-la (vegeu la nota a continuació). És un càlcul car.
Per què s'utilitza el descens de gradient a les xarxes neuronals?
El descens del gradient és un algorisme d'optimització que s'utilitza habitualment per entrenar models d'aprenentatge automàtic i xarxes neuronals. Les dades d'entrenament ajuden aquests models a aprendre amb el pas del temps, i la funció de cost en el descens del gradient actua específicament com a baròmetre, mesurant la seva precisió amb cada iteració d'actualitzacions de paràmetres..
Per què el descens de gradients funciona per a l'aprenentatge profund?
El descens del gradient és un algorisme d'optimització que s'utilitza per minimitzar alguna funció movent-se iterativament en la direcció del descens més pronunciat tal com es defineix pel negatiu del gradient. A l'aprenentatge automàtic, utilitzem el descens del gradient per actualitzar els paràmetres del nostre model.
On s'utilitza el descens de gradients?
La baixada del gradient s'utilitza millor quan els paràmetres no es poden calcular analíticament (p. ex., utilitzant àlgebra lineal) i s'han de cercar mitjançant un algorisme d'optimització.
