Gradijentni pad je optimizacijski algoritam za pronalaženje lokalnog minimuma diferencijabilne funkcije. Gradijentno spuštanje se jednostavno koristi u mašinskom učenju za pronalaženje vrijednosti parametara funkcije (koeficijenata) koji minimiziraju funkciju troškova koliko god je to moguće.
Zašto koristimo gradijentni pad u linearnoj regresiji?
Glavni razlog zašto se gradijentno spuštanje koristi za linearnu regresiju je proračunska složenost: računarski je jeftinije (brže) pronaći rješenje korištenjem gradijenta u nekim slučajevima. Ovdje morate izračunati matricu X′X, a zatim je invertirati (pogledajte napomenu ispod). To je skupa računica.
Zašto se gradijentno spuštanje koristi u neuronskim mrežama?
Gradijentni pad je algoritam optimizacije koji se obično koristi za obuku modela mašinskog učenja i neuronskih mreža. Podaci o obuci pomažu ovim modelima da uče tokom vremena, a funkcija troškova unutar gradijenta spuštanja posebno djeluje kao barometar, mjereći njegovu tačnost sa svakom iteracijom ažuriranja parametara.
Zašto gradijentni spust radi za duboko učenje?
Gradijentni spuštanje je algoritam za optimizaciju koji se koristi za minimiziranje neke funkcije iterativnim kretanjem u smjeru najstrmijeg spuštanja kako je definirano negativnim nagibom. U mašinskom učenju koristimo gradijentno spuštanje da ažuriramo parametre našeg modela.
Gdje se koristi gradijentni spust?
Gradijentni pad se najbolje koristi kada parametri se ne mogu izračunati analitički (npr. korištenjem linearne algebre) i moraju se tražiti pomoću algoritma optimizacije.
