• Buradasın

    Gradient Descent nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Gradient Descent (Gradyan Azalma) algoritması, bir fonksiyonun minimum değerini bulmak için kullanılan iteratif bir optimizasyon algoritmasıdır 3.
    Gradient Descent'in çalışma adımları şu şekildedir:
    1. İlk değerlerin belirlenmesi 3. Model parametreleri (ağırlıklar ve biaslar) rastgele başlatılır 3.
    2. Kayıp fonksiyonunun hesaplanması 3. Modelin yaptığı tahminler ile gerçek sonuçlar arasındaki fark (kayıp veya hata) hesaplanır 3.
    3. Gradyan hesaplama 3. Kayıp fonksiyonunun gradyanı hesaplanır 3. Gradyan, parametrelerin ne yönde ve ne kadar değiştirilmesi gerektiğini gösterir 3.
    4. Parametre güncellemesi 3. Parametreler, hesaplanan gradyana göre güncellenir 3. Güncelleme, parametrelerin öğrenme oranı ile çarpılması sonucunda yapılır 3.
    Bu adımlar her iterasyonda tekrar edilerek parametreler güncellenir ve kayıp fonksiyonu minimuma yaklaşır 3.
    Gradient Descent algoritmasının farklı türleri bulunur:
    • Batch Gradient Descent 3. Tüm eğitim veri setini kullanarak gradyanı hesaplar 3.
    • Stochastic Gradient Descent (SGD) 3. Her iterasyonda yalnızca bir eğitim örneği kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller 3.
    • Mini-Batch Gradient Descent 3. Eğitim verisini küçük parçalara bölünür ve her iterasyonda bu parçalardan biri kullanılarak gradyan hesaplanır 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. komtas.com
        1
      2. intellitechtribe.com
        2
      3. udacity.com
        3
      4. geeksforgeeks.org
        4
      5. vitalflux.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SGD ve gradient descent aynı mı?

    SGD (Stochastic Gradient Descent) ve Gradient Descent (GD) aynı değildir, ancak her ikisi de optimizasyon algoritmalarıdır. Gradient Descent, model parametrelerini tüm eğitim setinin maliyet fonksiyonunun ortalama gradyanına göre günceller. SGD (Stochastic Gradient Descent) ise, her adımda tek bir eğitim örneğine veya küçük bir alt kümeye dayalı olarak gradyana yaklaşır. Özetle, Gradient Descent daha doğru ancak yavaş bir yöntemken, SGD daha hızlı ancak daha az doğru sonuçlar verir.
    5 kaynak

    Gradient-descent algoritması ne işe yarar?

    Gradient-descent algoritması, makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin eğitiminde, hata fonksiyonunu minimize etmek için model parametrelerini sürekli güncelleyerek optimizasyon sağlar. Başlıca kullanım alanları: Yapay sinir ağları: Sinir ağlarının eğitiminde, katmanlar arasındaki parametreleri güncelleyerek modelin çıktısını optimize eder. Regresyon analizi: Doğrusal ve lojistik regresyon modellerinde parametrelerin optimize edilmesinde kullanılır. Doğal dil işleme: Büyük dil modelleri ve transformer tabanlı yapıların eğitiminde etkilidir. Gradient-descent algoritmasının türleri arasında Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent ve Mini-Batch Gradient Descent bulunur.
    5 kaynak