Technology sharing

Alta Learning-Gradient Descensus Algorithm-NLP (5)

2024-07-12

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Introductio ad descensum clivum algorithmus in alta doctrina

Minimum invenire problema

Introductio: Cum artificialem intelligentiam instituimus exemplar, ut simpliciter illud ponatur, parametros exemplaris e notitia ex enucleata accommodamus utExemplum praedicit idem valorem quod nostra notitia .Sed in principio certe diversum fuitDamnum inducere munusutere ad calculandum quantum interest;

Quare! Propositum parametri exemplaris originalis componendi est praedictum valorem idem ac valor requiritur. Licetne invenire exemplar parametri, qui intermedium inter valorem praedictum et valorem requisitum extenuat? === "Haec est quaestio de inveniendo minimum valorem

Ita essentialiter munus est invenire minimum valorem damni.

Reperio valorem minimum mathematice

Insert imaginem descriptionis hic
Disassembly instructiones:
Scopum: Invenire congruentem valorem x qui regit f(x).
logica

1. Delige punctum quodvis x0 et calculare valorem derivativum f(x0) in hoc puncto
2. Secundum signum derivativis, dispice utrum x0 augeatur an minuatur;Si derivativum positiuum est, decrescat x;
3.迭代进行1,2步直到导数为0;或者导数变号了。
Sub quibus circumstantiis signum mutativum derivativum?
那就函数的值,之前在减小,现在在增大了,所以导数就会编号,那么最小值就在其中(救赎之道,就在其中)

clivus

clivus; Potest directe intelligi derivativum, sed in profunda doctrina, plerumque non derivativum, seu derivativum functionis multivariatae.
Insert imaginem descriptionis hic
exempli gratia:
Munus unary:

Munus originale: y=5x^2
Munus derivativum: y = 10x
Hoc est, cum x=1, valor derivativus est 10 .

Multi Function

Munus ternarium: y=2x^2 + 6z^2 + 7m^3
Munus derivativum (ie solutio derivativa partialis pro tribus incognitis): y={4x, 12z, 21m^2}.
CLIVUS AD [1,1,1] est [4,12,21];

Munera omnia trahunt, et derivatis uti potes ad intelligendum graduum.

descensus algorithmus

Definitio: Descensus gradiens algorithmus logica est quae gradationem exemplaris in input data computat, ac deinde pondus originale parametri exemplaris per rate discendi renovat.
Insert imaginem descriptionis hic

Inveniens problema minimi pretii in profundo discendi processu

Altiore fluunt chart de profunda doctrina

Sequens schema schismaticum est chartula altae doctrinae fluens, in qua valor inveniendi minimi valoris problema respondetAmissio function-> Optimizer-> Model
Insert imaginem descriptionis hic

Objectum solvendo munus amissi

1. Quo minus munus damnum, eo melior exemplar
2. Propositum studiorum est munus minuere detrimentum
3. Pondus exemplar pertinet amissionem functionis
4. Reperio meliorem pondus per descensus cliuos

pondus renovatio

updated logica

1. Computa valorem praedictum y1 fundatur in input x et pondus currens exemplaris
2. Utere damnum munus computare damnum secundum y1 et y *
3. Calculare clivum ponderis exemplar secundum damnum
4. Utere clivosis et discentibus rate accommodare pondus exemplaris secundum optimizer

Modus update:

1. Gradientem (cumulum) omnium exemplorum simul computa
2. Utere uno sample ad tempus ut descensus calculus gradiente Stochastic gradiente
3. Usus n exemplis singulis ad calculandum (cumulus) descensus Mini-batch gradientis