Градиентный спуск - это алгоритм оптимизации для нахождения локального минимума дифференцируемой функции. Градиентный спуск просто используется в машинном обучении для нахождения значений параметров функции (коэффициентов), которые максимально минимизируют функцию стоимости.
Почему мы используем градиентный спуск в линейной регрессии?
Основной причиной, по которой градиентный спуск используется для линейной регрессии, является вычислительная сложность: в вычислительном отношении дешевле (быстрее) найти решение с использованием градиентного спуска в некоторых случаях. Здесь вам нужно вычислить матрицу X′X, а затем инвертировать ее (см. примечание ниже). Это дорогой расчет.
Почему градиентный спуск используется в нейронных сетях?
Градиентный спуск - это алгоритм оптимизации, который обычно используется для обучения моделей машинного обучения и нейронных сетей. Данные обучения помогают этим моделям учиться с течением времени, а функция стоимости в градиентном спуске действует как барометр, измеряя свою точность с каждой итерацией обновления параметров.
Почему градиентный спуск работает для глубокого обучения?
Градиентный спуск - это алгоритм оптимизации, используемый для минимизации некоторой функции путем итеративного движения в направлении наискорейшего спуска, определяемого отрицательным значением градиента. В машинном обучении мы используем градиентный спуск для обновления параметров нашей модели.
Где используется градиентный спуск?
Градиентный спуск лучше всего использовать, когда параметры не могут быть рассчитаны аналитически (например, с использованием линейной алгебры) и должны быть найдены алгоритмом оптимизации.
