El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización iterativa de primer orden. Para encontrar un mínimo local de una función usando el descenso de gradiente, se toman pasos proporcionales al negativo del gradiente (o del gradiente aproximado) de la función en el punto actual. Para el descenso de gradiente estocástico también existe la etiqueta [sgd].
Esto es algo que me ha estado molestando por un tiempo, y no pude encontrar ninguna respuesta satisfactoria en línea, así que aquí va: Después de revisar un conjunto de conferencias sobre optimización convexa, el método de Newton parece ser un algoritmo muy superior al descenso de gradiente para...
Supongamos que tenemos un conjunto de entrenamiento para . Supongamos también que ejecutamos algún tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado en el conjunto de entrenamiento. Las hipótesis se representan como . Necesitamos encontrar los parámetros que minimicen la "distancia" entre y ....
Estoy tomando los cursos de Machine Learning en línea y aprendí sobre Gradient Descent para calcular los valores óptimos en la hipótesis. h(x) = B0 + B1X ¿Por qué necesitamos usar el Descenso de degradado si podemos encontrar fácilmente los valores con la siguiente fórmula? Esto parece sencillo...
En el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng , introduce la regresión lineal y la regresión logística, y muestra cómo ajustar los parámetros del modelo utilizando el descenso de gradiente y el método de Newton. Sé que el descenso de gradiente puede ser útil en algunas aplicaciones de...
Una época en el descenso de gradiente estocástico se define como un solo paso a través de los datos. Para cada minibatch SGD, se extraen muestras, se calcula el gradiente y se actualizan los parámetros. En la configuración de época, las muestras se extraen sin reemplazo.kkk Pero esto parece...
El descenso de gradiente y muchos otros métodos son útiles para encontrar mínimos locales en las funciones de costos. Pueden ser eficientes cuando la función de costo se puede evaluar rápidamente en cada punto, ya sea numérica o analíticamente. Tengo lo que me parece una situación inusual. Cada...
En la mayoría de los códigos de Tensorflow, he visto que Adam Optimizer se usa con una tasa de aprendizaje constante de 1e-4(es decir, 0,0001). El código generalmente tiene el siguiente aspecto: ...build the model... # Add the optimizer train_op =
Entiendo que el descenso de gradiente estocástico puede usarse para optimizar una red neuronal usando la propagación hacia atrás actualizando cada iteración con una muestra diferente del conjunto de datos de entrenamiento. ¿Qué tan grande debe ser el tamaño del
Entonces, el descenso de gradiente basado en el impulso funciona de la siguiente manera: v = s e l f. m o m e n t u m ∗ m - l r ∗ gv=self.momentum∗m−lr∗gv=self.momentum*m-lr*g donde es la actualización de peso anterior, y g es el gradiente actual con respecto a los parámetros p , l r es la tasa...
Estoy familiarizado con los algoritmos básicos de descenso de gradiente para entrenar redes neuronales. He leído el documento que propone a Adam: ADAM: UN MÉTODO PARA LA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA . Si bien definitivamente tengo algunas ideas (al menos), el documento parece tener un nivel demasiado...
He escrito un MLP simple en TensorFlow que está modelando un XOR-Gate . Entonces para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] debería producir lo siguiente: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] La red tiene una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida con 2, 5 y...
Momentum se usa para disminuir las fluctuaciones en los cambios de peso en iteraciones consecutivas:αα\alpha dondeE(w)es la función de error,w- el vector de pesos,η- tasa de aprendizaje.Δωi(t+1)=−η∂E∂wi+αΔωi(t),Δωi(t+1)=−η∂E∂wi+αΔωi(t),\Delta\omega_i(t+1) = - \eta\frac{\partial E}{\partial w_i} +...
Encontré la unidad lineal rectificada (ReLU) elogiada en varios lugares como una solución al problema del gradiente de fuga para las redes neuronales. Es decir, uno usa max (0, x) como función de activación. Cuando la activación es positiva, es obvio que es mejor que, digamos, la función de...
Estoy tratando de entender la historia del descenso de gradiente y el descenso de gradiente estocástico . El descenso del gradiente fue inventado en Cauchy en 1847. Méthode générale pour la résolution des systèmes d'équations simultanées . pp. 536–538 Para obtener más información al respecto,...
Estaba tratando de aprender el aprendizaje automático usando el material de Coursera . En esta conferencia, Andrew Ng usa un algoritmo de descenso de gradiente para encontrar los coeficientes del modelo de regresión lineal que minimizará la función de error (función de costo). Para la regresión...
Si los hessianos son tan buenos para la optimización (ver, por ejemplo, el método de Newton ), ¿por qué detenerse allí? ¿Vamos a usar las derivadas tercera, cuarta, quinta y sexta? Por qué
Estoy haciendo el curso Stanford de Machine Learning en Coursera. En el capítulo sobre Regresión logística, la función de costo es esta: Entonces, se deriva aquí: Intenté obtener la derivada de la función de costo, pero obtuve algo completamente diferente. ¿Cómo se obtiene la...
¿Cuál es la diferencia entre los algoritmos EM (Expectation Maximization) y Gradient Ascent (or descent)? ¿Hay alguna condición bajo la cual sean
Dada una función de costo convexo, usando SGD para la optimización, tendremos un gradiente (vector) en un cierto punto durante el proceso de optimización. Mi pregunta es, dado el punto en el convexo, ¿el gradiente solo apunta en la dirección en que la función aumenta / disminuye más rápido, o el...
En realidad, quería preguntarle cómo puedo definir la condición de terminación para el descenso de gradiente. ¿Puedo detenerlo en función del número de iteraciones, es decir, considerando los valores de los parámetros para, por ejemplo, 100 iteraciones? ¿O debería esperar de modo que la...