क्या एडम स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट है?

द्वितीय-क्रम अनुकूलन तकनीक तंत्रिका नेटवर्क में प्रथम-क्रम अनुकूलन की प्रगति है। यह एक उद्देश्य फ़ंक्शन की एक अतिरिक्त वक्रता जानकारी प्रदान करता है जो तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण चरण में अनुकूलन प्रक्षेपवक्र की चरण-लंबाई का अनुमान लगाता है।

क्या एडम स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट है?

आर्मिजो नियम एक पंक्ति खोज का एक उदाहरण है: स्थानीय रूप से घटते f की दिशा में xk से एक किरण पर खोजें। आर्मिजो प्रक्रिया को एम = 0 से शुरू करना है, फिर पर्याप्त कमी हासिल होने तक एम में वृद्धि करना है, यानी, = βm = 1,β,β2,… इस दृष्टिकोण को "बैकट्रैकिंग" या "पुलबैक" करना भी कहा जाता है।

आर्मिजो कंडीशन सुनिश्चित करती है कि लाइन सर्च स्टेप बहुत बड़ा नहीं है जबकि वोल्फ कंडीशन यह सुनिश्चित करती है कि यह बहुत छोटा न हो। पॉवेल [पाउ76बी] ने पहली बार इस ओर इशारा किया है कि दो स्थितियों के संयोजन से एक सुविधाजनक ब्रैकेटिंग लाइन खोज होती है, जो एक अन्य पेपर [पाउ76ए] में भी नोट किया गया है जिसका उपयोग …

रेखा खोज विधियाँ क्या हैं?

लाइन सर्च अप्रोच पहले एक डिसेंट दिशा ढूंढता है जिसके साथ ऑब्जेक्टिव फंक्शन कम हो जाएगा और फिर एक स्टेप साइज की गणना करता है जो निर्धारित करता है कि कितनी दूर है। उस दिशा में आगे बढ़ना चाहिए। अवरोही दिशा की गणना विभिन्न तरीकों से की जा सकती है, जैसे कि ढाल वंश या अर्ध-न्यूटन विधि।

उदाहरण के लिए, आर्मिजो लाइन खोज नियम में, L > 0 प्रत्येक पुनरावृत्ति पर एक स्थिरांक है, और हम k-वें पुनरावृत्ति पर प्रारंभिक चरण-आकार s = sk = 1/Lk ले सकते हैं। इस मामले में, स्टीपेस्ट डिसेंट मेथड में हमारे संबंधित डिसेंट एल्गोरिथम के समान संख्यात्मक प्रदर्शन होता है।

क्या Bfgs ग्रेडिएंट डिसेंट है?

BFGS परिमित ग्रेडिएंट अंतर से गणना किए गए हेसियन सन्निकटन मैट्रिक्स को पेश करके ग्रेडिएंट डिसेंट को संशोधित करता है। RES दोनों के लिए नियतात्मक ग्रेडिएंट्स के स्थान पर स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट्स का उपयोग करता है, डिसेंट दिशाओं का निर्धारण और ऑब्जेक्टिव फंक्शन की वक्रता का सन्निकटन।

एडम गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण के लिए स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के लिए एक प्रतिस्थापन अनुकूलन एल्गोरिथ्म है। एडम एक अनुकूलन एल्गोरिथ्म प्रदान करने के लिए एडग्रैड और आरएमएसप्रॉप एल्गोरिदम के सर्वोत्तम गुणों को जोड़ता है जो शोर की समस्याओं पर विरल ग्रेडिएंट को संभाल सकता है।

रेखा खोज विधियाँ क्या हैं?

लाइन सर्च अप्रोच पहले एक डिसेंट दिशा ढूंढता है जिसके साथ ऑब्जेक्टिव फंक्शन कम हो जाएगा और फिर एक स्टेप साइज की गणना करता है जो निर्धारित करता है कि कितनी दूर है। उस दिशा में आगे बढ़ना चाहिए। अवरोही दिशा की गणना विभिन्न तरीकों से की जा सकती है, जैसे कि ढाल वंश या अर्ध-न्यूटन विधि।

उदाहरण के लिए, आर्मिजो लाइन खोज नियम में, L > 0 प्रत्येक पुनरावृत्ति पर एक स्थिरांक है, और हम k-वें पुनरावृत्ति पर प्रारंभिक चरण-आकार s = sk = 1/Lk ले सकते हैं। इस मामले में, स्टीपेस्ट डिसेंट मेथड में हमारे संबंधित डिसेंट एल्गोरिथम के समान संख्यात्मक प्रदर्शन होता है।

क्या Bfgs ग्रेडिएंट डिसेंट है?

BFGS परिमित ग्रेडिएंट अंतर से गणना किए गए हेसियन सन्निकटन मैट्रिक्स को पेश करके ग्रेडिएंट डिसेंट को संशोधित करता है। RES दोनों के लिए नियतात्मक ग्रेडिएंट्स के स्थान पर स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट्स का उपयोग करता है, डिसेंट दिशाओं का निर्धारण और ऑब्जेक्टिव फंक्शन की वक्रता का सन्निकटन।

एडम गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण के लिए स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के लिए एक प्रतिस्थापन अनुकूलन एल्गोरिथ्म है। एडम एक अनुकूलन एल्गोरिथ्म प्रदान करने के लिए एडग्रैड और आरएमएसप्रॉप एल्गोरिदम के सर्वोत्तम गुणों को जोड़ता है जो शोर की समस्याओं पर विरल ग्रेडिएंट को संभाल सकता है।

आप लाइन खोज का उपयोग कैसे करते हैं?

लाइन खोज के चरण नीचे दिए गए हैं:

1. प्रारंभिक हानि की गणना करें क्या एडम स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट है? और चरण आकार को बड़े मूल्य पर प्रारंभ करें।
2. ग्रेडिएंट और स्टेप साइज का उपयोग करके वेट का मूल्य अपडेट करें और नए नुकसान की गणना करें।
3. चरण आकार के मान को किसी कारक से घटाएं और चरण 2 को तब तक दोहराएं जब तक कि नया नुकसान प्रारंभिक नुकसान से कम न हो।

ढाल प्रक्षेपण विधि क्या है?

ग्रैडिएंट प्रोजेक्ट विधियाँ बाध्य विवश अनुकूलन समस्याओं को हल करने की विधियाँ हैं। बाध्य सीमित अनुकूलन समस्याओं को हल करने में, सक्रिय सेट विधियों को आलोचना का सामना करना पड़ता है क्योंकि कार्य सेट धीरे-धीरे बदलता है; प्रत्येक पुनरावृत्ति पर, अधिकतम एक बाधा को कार्य सेट में जोड़ा या हटाया जाता है।

इंटरसेप्ट का नया मान प्राप्त करने के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट इंटरसेप्ट के वर्तमान मूल्य से स्टेप साइज को घटाता है। इस चरण के आकार की गणना व्युत्पन्न को गुणा करके की जाती है जो कि -5.7 यहां एक छोटी संख्या है जिसे सीखने की दर कहा जाता है। आमतौर पर, हम सीखने की दर का मान 0.1, 0.01 या 0.001 लेते हैं।

क्या एसजीडी एडम से बेहतर है?

अंत में, हमारे परिणाम उत्तर दे सकते हैं कि रेडॉन माप के संदर्भ में एसजीडी अक्सर एडीएएम की तुलना में चापलूसी मिनिमा में क्यों परिवर्तित होता है, और इस प्रकार एडीएएम और एसजीडी के बीच सामान्यीकरण अंतर की व्याख्या करता है।

हम दिखाते हैं कि एडम परोक्ष रूप से समन्वय-वार ग्रेडिएंट क्लिपिंग करता है और इसलिए, SGD के विपरीत, भारी-पूंछ क्या एडम स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट है? वाले शोर से निपट सकता है। हम साबित करते हैं कि इस तरह के समन्वय-वार क्लिपिंग थ्रेसहोल्ड का उपयोग एकल वैश्विक उपयोग की तुलना में काफी तेज हो सकता है। यह बीईआरटी प्रीट्रेनिंग पर एडम के बेहतर प्रदर्शन की व्याख्या कर सकता है।

वैश्विक खोज विधियां क्या हैं?

कई अन्य वैश्विक खोज विधियाँ हैं जिनका उपयोग भी किया जा सकता है, जैसे कि कण झुंड अनुकूलन और एक साथ गड़बड़ी स्टोकेस्टिक सन्निकटन। इस प्रकार की अनुकूलन तकनीकों के लिए Spall (2005) और Weise (2011) व्यापक संसाधन हैं।

जेनेटिक एल्गोरिदम किसी समस्या को हल करने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है जिसके बारे में बहुत कम जानकारी है। वे बहुत सामान्य एल्गोरिदम हैं और किसी भी खोज स्थान में इतने कुशल हैं कि उन्हें बड़े पैमाने पर डेटा सेट का विश्लेषण करने में वैश्विक अनुकूलन उपकरण के रूप में कार्यान्वित किया जा सकता है।

आप मशीन लर्निंग में ग्रेडिएंट डिसेंट की गणना कैसे करते हैं?

ग्रेडिएंट डिसेंट क्या है?

1. ग्रेडिएंट (ढलान) की गणना करें, उस क्या एडम स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट है? बिंदु पर फ़ंक्शन का पहला ऑर्डर व्युत्पन्न।
2. ढाल के विपरीत दिशा में एक कदम (चाल) बनाएं, ढलान की विपरीत दिशा वर्तमान बिंदु से उस बिंदु पर ढाल के अल्फा गुणा से बढ़ जाती है।

स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट की खोज किसने की?

स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट की खोज किसने की?

ग्रेडिएंट डिसेंट का आविष्कार कौची में 1847 में हुआ था। पीपी. 536-538 इसके बारे में अधिक जानकारी के लिए यहां देखें।

एसजीडी का आविष्कार कब हुआ था?

मलेशिया और ब्रुनेई के बीच मौद्रिक संघ के टूटने के बाद सिंगापुर डॉलर पहली बार 1965 में जारी किया गया था, लेकिन दोनों देशों में ब्रुनेई डॉलर के साथ विनिमेय बना हुआ है।

ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीन का आविष्कार किसने किया? जेरोम फ्रीडमैन, 1999 से अपने मौलिक पेपर में (2001 में अपडेट किया गया) जिसे ग्रीडी फंक्शन एप्रोक्सिमेशन: ए ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीन कहा जाता है, ने ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीन की शुरुआत की, हालांकि खुद को बूस्ट करने का विचार नया नहीं था।

क्या एडम स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करता है?

एडम एक प्रतिस्थापन अनुकूलन एल्गोरिथ्म है जो गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण के लिए स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के लिए है। एडम एक अनुकूलन एल्गोरिदम प्रदान करने के लिए एडग्रैड और आरएमएसप्रॉप एल्गोरिदम के सर्वोत्तम गुणों को जोड़ता है जो शोर की समस्याओं पर विरल ग्रेडिएंट को संभाल सकता है।

शब्द 'स्टोकेस्टिक' का अर्थ है एक प्रणाली या एक प्रक्रिया जो एक यादृच्छिक संभावना से जुड़ी होती है। इसलिए, स्टोकेस्टिक ग्रैडिएंट डिसेंट में, प्रत्येक पुनरावृत्ति के लिए पूरे डेटा सेट के बजाय यादृच्छिक रूप से कुछ नमूने चुने जाते हैं।