Sisukord:
- Millal SGD leiutati?
- Kes leiutas gradiendi võimendamise?
- Kas Adam kasutab stohhastilist gradiendi laskumist?
- Miks seda nimetatakse stohhastiliseks gradiendi laskumiseks?
Video: Kes avastas stohhastilise gradiendi laskumise?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-10 06:36
Gradient-laskumine leiutati Cauchy aastal 1847. Méthode générale pour la résolution des systèmes d'équations simultanées. lk 536–538 Lisateavet selle kohta leiate siit.
Millal SGD leiutati?
Singapuri dollar lasti esmakordselt käibele 1965 pärast Malaisia ja Brunei vahelise rahaliidu lagunemist, kuid see on jäänud mõlemas riigis Brunei dollariga asendatavaks.
Kes leiutas gradiendi võimendamise?
Kes leiutas gradiendi suurendamise masinad? Jerome Friedman tutvustas oma 1999. aasta (värskendatud 2001. aastal) peatükis "Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine" gradiendi võimendusmasinat, kuigi võimenduse idee ei olnud uus.
Kas Adam kasutab stohhastilist gradiendi laskumist?
Adam on asenduse optimeerimise algoritm stohhastilise gradiendi laskumiseks süvaõppemudelite treenimiseks. Adam ühendab AdaGradi ja RMSPropi algoritmide parimad omadused, et pakkuda optimeerimisalgoritmi, mis saab hakkama müraprobleemide hõredate gradientidega.
Miks seda nimetatakse stohhastiliseks gradiendi laskumiseks?
Sõna 'stohhastiline' tähendab süsteemi või protsessi, mis on seotud juhusliku tõenäosusega. Seega valitakse stohhastilise gradiendi laskumise korral iga iteratsiooni jaoks paar näidist juhuslikult kogu andmekomplekti asemel.
Soovitan:
Kes avastas esimesena šokolaadi?
Esimese moodsa šokolaaditahvli loomise aumärgiks on Joseph Fry, kes 1847. aastal avastas, et suudab valmistada vormitavat šokolaadipastat, lisades Hollandi kakaole tagasi sulatatud kakaovõi. 1868. aastaks turustas väike ettevõte nimega Cadbury Inglismaal šokolaadikompvekke .
Kes avastas crameri reegli?
See on oma nime saanud Gabriel Crameri (1704–1752) järgi, kes avaldas reegli suvalise hulga tundmatute kohta 1750. aastal, kuigi Colin Maclaurin avaldas ka reegli erijuhtumeid aastal 1748 (ja võib-olla teadis ta sellest juba 1729. aastal) .
Miks kasutatakse gradiendi laskumist?
Gradient Descent on optimeerimisalgoritm diferentseeruva funktsiooni lokaalse miinimumi leidmiseks. Gradiendi laskumist kasutatakse lihts alt masinõppes, et leida funktsiooni parameetrite (koefitsientide) väärtused, mis minimeerivad kulufunktsiooni nii palju kui võimalik .
Kas svm kasutab gradiendi laskumist?
SVM-i optimeerimine SGD abil. Stohhastilise gradiendi laskumise kasutamine Stohhastilise gradiendi laskumine Stohhastilise gradiendi laskumine (sageli lühendatult SGD) on iteratiivne meetod sobivate sujuvusomadustega (nt diferentseeritav või alamdiferentseeritav) eesmärgifunktsiooni optimeerimiseks.
Miks lstm lahendab kaduva gradiendi?
LSTM-id lahendavad probleemi, kasutades ainulaadset aditiivse gradiendi struktuuri, mis sisaldab otset juurdepääsu unustamisvärava aktiveerimistele, võimaldades võrgul julgustada veagradiendist soovitud käitumist, kasutades väravate sagedast värskendust õppeprotsessi igal etapil .
