• Buradasın

    Gradyan iniş yöntemi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Gradyan İniş Yöntemi (Gradient Descent), makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin optimizasyonunda kullanılan bir algoritmadır 13.
    Bu yöntem, bir fonksiyonun minimum değerini bulmak için iteratif olarak parametreleri güncelleyerek hata fonksiyonunu minimize etmeye çalışır 13.
    Gradyan İniş Yönteminin Temel Adımları:
    1. İlk Değerlerin Belirlenmesi: Model parametreleri (ağırlıklar ve biaslar) rastgele başlatılır 1.
    2. Kayıp Fonksiyonunun Hesaplanması: Modelin tahminleri ile gerçek sonuçlar arasındaki fark hesaplanır 12.
    3. Gradyan Hesaplama: Kayıp fonksiyonunun gradyanı hesaplanır, bu gradyan parametrelerin ne yönde ve ne kadar değiştirilmesi gerektiğini gösterir 13.
    4. Parametre Güncellemesi: Parametreler, hesaplanan gradyana göre öğrenme oranı ile çarpılarak güncellenir 13.
    Farklı Gradyan İniş Türleri:
    • Batch Gradient Descent: Tüm eğitim veri setini kullanır 12.
    • Stochastic Gradient Descent (SGD): Her iterasyonda tek bir eğitim örneği kullanır 12.
    • Mini-Batch Gradient Descent: Eğitim verisini küçük parçalara bölerek her parçadan bir tane kullanır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. komtas.com
        1
      2. teknolojistratejileri.com
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. developers.google.com
        4
      5. oneproxy.pro
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Kaç çeşit gradyan vardır?

    Beş ana gradyan türü vardır: 1. Linear Gradient: Doğrusal gradyan, renklerin düz bir çizgi boyunca geçiş yaptığı efekt türüdür. 2. Radial Gradient: Dairesel veya eliptik şekilde renklerin geçişini sağlayan gradyan türüdür. 3. Açılı Gradient: Belirlenen bir açı doğrultusunda renklerin geçişini mümkün kılan efekttir. 4. Elmas Gradient: Renklerin elmas şeklinde bir desen oluşturmasını sağlayan efekttir. 5. Konturlu Gradient: Renk geçişlerinin kontura uygulandığı gradyan türüdür.
    5 kaynak

    Gradyan nedir?

    Gradyan terimi farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşır: 1. Renk Geçişleri: Gradyan, renkler arasındaki geçişleri ifade etmek için kullanılır. 2. Tıpta: Tıp dilinde gradyan, belirli bir tıbbi durumun önceki hali ile sonraki hali arasındaki fark anlamında kullanılır. 3. Programlama: Programlama alanında gradyan, doğrusal veya radyal gradyanlar gibi, bir eksen boyunca birbirine karışan birden çok rengi olan alanları boyamak için kullanılan fırçaları ifade eder. 4. Matematik ve Optimizasyon: Matematik ve makine öğreniminde gradyan, çok değişkenli bir fonksiyonun türevi olarak tanımlanır ve optimizasyon algoritmalarında kullanılır.
    5 kaynak

    Gradyanın yönü nasıl bulunur?

    Gradyanın yönü, bir fonksiyonun kısmi türevlerinin vektörüne göre belirlenir. Bu vektör, fonksiyonun hangi yönde arttığını gösterir ve gradyan yönünde ilerlendiğinde maksimuma, ters yönünde ilerlendiğinde ise minimuma yaklaşılır.
    5 kaynak

    Gradient p nasıl hesaplanır?

    Gradyan (p) hesaplamak için genellikle ki kare (χ²) değeri kullanılır ve bu değer, referans tablosundan bulunur. Hesaplama adımları: 1. Beklenen sonuçları belirle: Deney sonuçlarının nasıl görünmesi gerektiği konusunda bir fikir edin. 2. Gözlemlenen değerleri bul: Deneyi yap ve gerçek sonuçları (gözlemlenen değerler) belirle. 3. Serbestlik derecelerini hesapla: Bu, deney koşullarının kaç şekilde değişebileceğini gösterir. 4. Ki kare değerini hesapla: χ² = ∑((o-e)²/e) formülü ile, burada "o" gözlemlenen değer, "e" ise beklenen değerdir. 5. Anlamlılık düzeyini seç: Sonuçların ne kadar kesin olması gerektiğini belirler (genellikle 0,05 gibi bir değer). 6. P değerini bul: Ki kare dağılım tablosunu kullanarak, serbestlik derecesi ve ki kare değerine göre p değerini yaklaşık olarak belirle. Gradyan (eğim) hesaplamak için ise genel formül: gradyan = yükseliş / yatay uzaklık şeklindedir.
    5 kaynak

    Gradyan tabanlı yöntemler nelerdir?

    Gradyan tabanlı yöntemler, optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan ve parametrelerin güncellenmesini sağlayan algoritmalardır. Başlıca gradyan tabanlı yöntemler şunlardır: 1. Batch Gradient Descent: Tüm eğitim veri setini kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller. 2. Stochastic Gradient Descent (SGD): Her iterasyonda yalnızca bir eğitim örneği kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller. 3. Mini-Batch Gradient Descent: Eğitim verisini küçük parçalara böler ve her parçadan yararlanarak gradyanı hesaplar. Diğer gradyan tabanlı yöntemler arasında RMSprop, Adam ve Adadelta gibi algoritmalar da bulunur.
    5 kaynak

    Gradyan ve gradient aynı şey mi?

    Evet, "gradyan" ve "gradient" aynı şeyi ifade eder.
    5 kaynak