جدول المحتويات:
- لماذا نستخدم الانحدار في الانحدار الخطي؟
- لماذا يستخدم الانحدار في الشبكات العصبية؟
- لماذا يعمل النسب المتدرج للتعلم العميق؟
- أين يتم استخدام النسب المتدرج؟
فيديو: لماذا يتم استخدام الانحدار المتدرج؟
2024 مؤلف: Fiona Howard | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-10 06:33
هبوط التدرج هو خوارزمية تحسين للعثور على حد أدنى محلي لوظيفة قابلة للتفاضل. يستخدم النسب المتدرج ببساطة في التعلم الآلي للعثور على قيم معلمات الوظيفة (المعاملات) التي تقلل دالة التكلفة إلى أقصى حد ممكن.
لماذا نستخدم الانحدار في الانحدار الخطي؟
السبب الرئيسي لاستخدام النسب المتدرج للانحدار الخطي هو التعقيد الحسابي: من الأرخص حسابيًا (أسرع) للعثور على الحل باستخدام النسب المتدرج في بعض الحالات. هنا ، تحتاج إلى حساب المصفوفة X′X ثم قلبها (انظر الملاحظة أدناه). إنها عملية حسابية باهظة الثمن.
لماذا يستخدم الانحدار في الشبكات العصبية؟
نزول التدرج هو خوارزمية تحسينوالتي تستخدم بشكل شائع لتدريب نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية. تساعد بيانات التدريب هذه النماذج على التعلم بمرور الوقت ، وتعمل وظيفة التكلفة ضمن نزول التدرج على وجه التحديد كمقياس ، وتقيس دقتها مع كل تكرار لتحديثات المعلمات.
لماذا يعمل النسب المتدرج للتعلم العميق؟
هبوط التدرج هو خوارزمية تحسين تُستخدم لتقليل بعض الوظائف عن طريق التحرك بشكل متكرر في اتجاه أكثر انحدارًاكما هو محدد بواسطة سلبي التدرج اللوني. في التعلم الآلي ، نستخدم النسب المتدرج لتحديث معلمات نموذجنا.
أين يتم استخدام النسب المتدرج؟
يتم استخدام الانحدار بشكل أفضل عندما لا يمكن حساب المعلمات بشكل تحليلي(على سبيل المثال باستخدام الجبر الخطي) ويجب البحث عنها بواسطة خوارزمية التحسين.
موصى به:
لماذا تضاف التضاريس إلى الهوامش القارية بدلاً من الانحدار تحتها؟
لماذا تضاف التضاريس إلى الحواف القارية بدلاً من الانحدار تحتها؟ الأراضي طافية جدًا بحيث لا يمكن إخضاعها. … نمت هوامش العديد من القارات من خلال تراكم التضاريس . كيف ترتبط التضاريس والنمو القاري؟ القارات تنمو للخارج من خلال تراكم التضاريس في الخريطة أدناه ، تقترب جزيرة محيطية أو جزء قاري (تضاريس قارية) من منطقة اندساس ، حيث ستنتهي في النهاية نعلق (أكريت) على حافة القارة.
لماذا الانحدار التدريجي؟
بشكل صحيح ، فإن خيار الانحدار التدريجي في Statgraphics (أو حزم الإحصائيات الأخرى) يضع المزيد من القوة والمعلومات في متناول يدك أكثر من خيار الانحدار المتعدد العادي، وهو بشكل خاص مفيد في غربلة عدد كبير من المتغيرات المستقلة المحتملة و / أو ضبط النموذج بدقة … لماذا تستخدم الانحدار التدريجي؟ يستخدم بعض الباحثين الانحدار التدريجي لتقليم قائمة المتغيرات التوضيحية المعقولةوصولاً إلى مجموعة شحيحة من المتغيرات "
هل الانحدار يعني الانحدار؟
يمكن أن يكون الرفض أيضًا رفضًا مهذبًا ، خاصةً في وضع رسمي أو رسمي. بهذا المعنى ، فهو شكل اسم من الفعل الانحدار، مما يعني رفض أو رفض شيء ما. في معظم الحالات ، من الشائع أكثر أن يستخدم الناس كلمات مثل التدهور ، والانحراف ، والانحراف ، والرفض بدلاً من الانحراف .
لماذا النسب المتدرج العشوائي؟
وفقًا لأحد كبار علماء البيانات ، فإن إحدى المزايا المميزة لاستخدام Stochastic Gradient Descent هي أنه يقوم بالحسابات بشكل أسرع من نزول التدرج ونزول التدرج اللوني … أيضًا ، على مجموعات البيانات الضخمة ، يمكن أن يتقارب نزول التدرج العشوائي بشكل أسرع لأنه يقوم بإجراء التحديثات بشكل متكرر .
هل يمكن استخدام الانحدار اللوجستي للتصنيف؟
الانحدار اللوجستي عبارة عن خوارزمية تصنيف بسيطة لكنها فعالة للغاية ، لذا فهي تستخدم بشكل شائع العديد من مهام التصنيف الثنائي… أساس الانحدار اللوجستي هو الوظيفة اللوجيستية ، والتي تسمى أيضًا السيني وظيفة ، والتي تأخذ أي رقم حقيقي ذي قيمة وتعيينه إلى قيمة بين 0 و 1 .
