Stochastic gradient descent
Tam amaçtaki dalgalanmalar
1
tahmini meyil inişi 1 alılan mini-batchese göre derece derece değişen adımlar gibi işler. Tam amaçtaki dalgalanmalar
1
tahmini meyil inişi 1 alılan mini-batchese göre derece derece değişen adımlar gibi örnek öğreniyor olan
1
tahmini meyil inişi 1'i alılan
1
tahmini meyil inişi 1 alılan mini-batchese göre derece derece değişen adımlar gibi gibi işler. , Fakat bir makinenin parametreleri tipik olarak göre olun Genel bir optimization algoritmadır Standarttaki
( Veya" Dizi" ) Derece derece değişen iniş , doğru meyil örneğin parametreleri güncellerdı. Doğru meyil her bir kişisel alıştırması örneği tarafından sebep olan ekseriyetle derece derece değişenlerin toplamıdır. Parametre vektörleri bir adım büyüklüğü tarafından çoğaldılan doğru meyilin olumsuzu tarafından ayarladı. , dizi derece derece değişen iniş herhangi bir parametreler değiştirilmiş olamadan önce alıştırma takımından geçerek bir süpürmeyi o yüzden gerektirir. Tahminideki
( Veya" Çevrim içi" ) Derece derece değişen iniş , doğru meyil tek bir alıştırma örneğinde değerlendirilen mal olunmuş fonksiyonun derece derece değişeni tarafından yalnızca tahmin etti. Parametreler bu yaklaşık meyile bir miktar orantılı tarafından o zaman ayarlanır. , modelin parametreleri her bir alıştırma örneğiden sonra o yüzden güncellenir. Geniş veri takımları için , çevrim içi meyil inişi dizi derece derece değişen inişten çok daha hızlı olabilir. İki form arasında
bir uzlaşma , sık sık çağırılan var" Mini-batches" Doğru meyil alıştırma örneklerinin küçük bir numarasının üzerinde bir toplam tarafından nerede tahmin ettiği ,.
1
tahmini meyil inişi 1 tahmini tahminin bir formudur. Tahmini tahmin esnekliklerinin teorisi tahmini meyil inişi yakınsayınca şartlandırır.
- tahmini öğrenmeye işaret eder. Tübingen 'de makine öğrenmesi yaz okulu 2003 için Léon Bottou tarafından konferans verin. hatta Makine öğrenmesindeki gelişmiş konferanslarda Olivier Bousquet tarafından ve Ulrike von Luxburg , ISBN 3-540-23122-6 , tahmini aramaya 2004
- giriş ve reçeller C tarafından Optimization düzenledi. Spall , ISBN 0-471-33052-3 ,. Duda , Peter E. Erkek geyik , David G. Leylek , ISBN 0-471-05669-3 , 2000
stochastic gradient descent ile ilgili Anahtar Kelimeler :training descent Stochastic are The true gradient stochastic the parameters
Öğrenebileceğiniz diğer şeyler :
stochastic gradient descent,
Strozzi Sarayi,
Struckum,
StructuralEquationModeling,
Structural-functional,
Structural-functional analysis,
Structural-functional theory,
Structural-functionalist,
Structure Tensor,
Strugatski kardesler,
Strukdorf,
Struvenhütten,
Struxdorf,
Strübbel,
Strüktüralizm,
Stuart Kennedy,
Stuart Kennon,
Stuart Laing,
Stuart Parnaby,
Stuart Pearson,
Stuart Pearson Wright,
Stuart Philpott,
Stuart Piggott,
Stuart Prebble,
Stubben (Lauenburg),
Studio art,
Studio Theatre Layout,
Studio Transportation Drivers,
Study abroad,
Study abroad company,
Study Smart,
Study Symphony,
Stuvenborn,
Stüdyo,
Stylidium alsinoides,
Stylidium hispidum,
Stylin Concepts,
Styra, Greece,
Styracaceae,
Styraccosaurus,
Styracosaurus,
Styrax,
Styrbiorn the Strong,
Styrbjarnar ?áttr SvÃakappa,
Su (albüm),
Su (anlam ayrim),
Su alti Akustigi,
Su Aritma,
Su Aritma Cihazlari,
Su aygiri,
Su ayiciklari,
Su ayilari,
Su bilimi,
Su Buhari,
Su Çilgin Türkler,
Su Çilgin Türkler (kitap),
Su Destani,
Su döngüsü,
Su kasidesi,
Su kayagi,
Su Korunumu,
Su ladini,
Su örümcegi,
Su Piresi,
Su sayaci,
Su sogutma kuleleri,
Su sogutma kulesi,
Su sogutmali motor,
Su sogutmali motorlar,
Su sorunu,
Su Topu,
Su Ürünleri,
Su yoncasi,
Su yosunlari,
Su yosunu,
Su-7B,
Suadiye,
Suadiye Camii,
Suadiye, Kadiköy,
Sualar,
Sualar (Risale-i Nur),
Sualti akustigi,
Suances,
Suarâ,
Suarâ Suresi,
Suat Dervis,
Suat Ecin,
Suat Gönülay,
Suat Suna,
Suat Taser,
Suat Ugurlu,
Suat Ugurlu Baraji,
Suat Yildirim,
Suavi,
Suavi Kemal Yazgiç,
Suavi Sualp,
Suavi Süalp,
Suayb,
Suaygiri,
Subarlar