最適化問題のアルゴリズムのうち、関数の勾配を使うアルゴリズムの総称。
ほぼ全ての勾配法のアルゴリズムが最小解ではなく局所解を探索するアルゴリズムとなっている。そのため、多数の初期値から探索を行う必要がある。また、どのような局所解にたどり着くかは初期値の影響を受けるため、適切な初期値を選択する必要がある。
最急降下法とは 最急降下法(Steepest Descent Method)は、最適化アルゴリズムの一種であり、特に連続関数の最小値を見つけるために使用されます。最急降下法は、与えられた関数の勾配(または導関数)の逆方向に進みながら、関数の最小値に近づくことを目指します。 最急降下法による最小値の算出 最急降下法の手順 関数を定義します。 初期値を設定します。これは、最急降下法が最小値の近くから探索を開始する場所です。 勾配ベクトル(または導関数)を計算します。勾配は、関数が最も急な上昇方向を示すベクトルです。 勾配の逆方向に移動します。これにより、関数の値が減少します。 アルゴリズムが収束す…
機械学習のオプティマイザーは、モデルのパラメータを最適化するためのアルゴリズムです。モデルのパラメータを最適化することは、訓練データに適合するようにモデルを調整することを意味します。 代表的なオプティマイザー 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD) モデルのパラメータを更新するための基本的なオプティマイザーです。各訓練データのバッチごとに勾配を計算し、勾配の逆方向にパラメータを更新します。 ミニバッチ学習にはSGDが使われます。 モーメンタム(Momentum) SGDの改良版で、過去の勾配情報を考慮してパラメータの更新を行います。モーメンタムは、…
備忘録です。 今回は、仕組みではなくディープラーニングに関する用語をまとめた備忘録。ざっとチェックできるように記述します。
機械学習を勉強してきて、 ”勾配って何だろう??” と分からなくなってきました。。。勾配は関数の傾きであり偏微分することで計算可能であることは分かります。 分かりますが、具体的にどんなもの?? と疑問に思ってしまいました。。っということで、勾配を可視化してみることにしました!! ■勾配を確認するにあたって用いる関数 ■勾配グラフ化ソースコード ■勾配グラフ結果 ■確認関数のグラフ化 ■最後に (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); ■勾配を確認するにあたって用いる関数 今回用いる関数はそれぞれ、 で確認してみたいと思います!! ■勾…