Inhaltsverzeichnis:
- Definition - Was bedeutet Gradient-Descent-Algorithmus?
- Techopedia erklärt den Gradient-Descent-Algorithmus
Definition - Was bedeutet Gradient-Descent-Algorithmus?
Der Gradientenabstiegsalgorithmus ist eine Strategie, mit der maschinelle Lernvorgänge verfeinert werden können. Der Gradientenabstiegsalgorithmus dient zum Anpassen der Eingabegewichte von Neuronen in künstlichen neuronalen Netzen und zum Auffinden lokaler oder globaler Minima, um ein Problem zu optimieren.
Der Algorithmus für den Gradientenabstieg wird auch einfach als Gradientenabstieg bezeichnet.
Techopedia erklärt den Gradient-Descent-Algorithmus
Um zu verstehen, wie der Gradientenabstieg funktioniert, müssen Sie sich zunächst ein Diagramm mit vorhergesagten Werten sowie ein Diagramm mit tatsächlichen Werten überlegen, die möglicherweise nicht einem genau vorhersagbaren Pfad entsprechen. Beim Gradientenabstieg geht es darum, den Vorhersagefehler oder die Lücke zwischen den theoretischen Werten und den beobachteten tatsächlichen Werten oder beim maschinellen Lernen den Trainingssatz durch Anpassen der Eingabegewichte zu verkleinern. Der Algorithmus berechnet den Gradienten oder die Änderung und verkleinert diese prädiktive Lücke allmählich, um die Ausgabe des maschinellen Lernsystems zu verfeinern. Gradient Descent ist eine beliebte Methode, um die Ausgabe von ANNs zu verfeinern, während wir untersuchen, was sie in den unterschiedlichsten Softwarebereichen leisten können.
