차례:
정의-그라디언트 하강 알고리즘은 무엇을 의미합니까?
그래디언트 디센트 알고리즘은 머신 러닝 작업을 개선하는 데 도움이되는 전략입니다. 경사 하강 알고리즘은 인공 신경 네트워크에서 뉴런의 입력 가중치를 조정하고 문제를 최적화하기 위해 국소 최소 또는 전역 최소를 찾는 데 사용됩니다.
경사 하강 알고리즘은 단순히 경사 하강이라고도합니다.
Techopedia는 그라디언트 하강 알고리즘을 설명합니다
그래디언트 디센트의 작동 방식을 이해하려면 먼저 예측 가능한 경로 그래프와 일치하지 않을 수있는 실제 값의 그래프와 함께 예측 된 값의 그래프를 생각해보십시오. 그라디언트 디센트 (gradient descent)는 이론적 값과 관측 된 실제 값 사이 또는 기계 학습에서 학습 가중치를 입력 가중치를 조정하여 예측 오차 또는 간격을 줄이는 것입니다. 알고리즘은 기울기 또는 변화를 계산하고 예측 간격을 점차 축소하여 기계 학습 시스템의 출력을 세분화합니다. 그라디언트 디센트 (gradient descent)는 모든 종류의 소프트웨어 영역에서 수행 할 수있는 작업을 살펴볼 때 ANN의 결과를 세분화하는 인기있는 방법입니다.
