• Buradasın

    Gradyan iniş yöntemi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Gradyan İniş (Gradient Descent), makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin eğitiminde kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır 124. Amacı, modelin tahminleri ile gerçek hedef değerler arasındaki farkı ölçen bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmektir 14.
    Gradyan İniş'in çalışma prensibi:
    1. İlk değerlerin belirlenmesi 2. Model parametreleri rastgele başlatılır 2.
    2. Kayıp fonksiyonunun hesaplanması 2. Modelin tahminleri ile gerçek sonuçlar arasındaki fark hesaplanır 2.
    3. Gradyan hesaplama 2. Kayıp fonksiyonunun gradyanı hesaplanır; bu, parametrelerin ne yönde ve ne kadar değiştirilmesi gerektiğini gösterir 2.
    4. Parametre güncellemesi 2. Parametreler, hesaplanan gradyana göre güncellenir 2.
    Bu adımlar her iterasyonda tekrar edilerek parametreler güncellenir ve kayıp fonksiyonu minimuma yaklaşır 2.
    Gradyan İniş'in farklı türleri vardır, bunlar veri kümesinin büyüklüğüne ve modelin gereksinimlerine bağlı olarak kullanılır 24. En yaygın türler:
    • Toplu Gradyan İnişi (BGD) 14. Tüm eğitim veri kümesini kullanır 4.
    • Stokastik Gradyan İnişi (SGD) 14. Her adımda tek bir eğitim örneği kullanır 4.
    • Mini-Batch Gradyan İnişi 24. Eğitim verilerini küçük parçalara bölüp her iterasyonda bu parçalardan birini kullanır 24.
    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

    Gradyan tabanlı yöntemler nelerdir?

    Gradyan tabanlı yöntemlerden bazıları şunlardır: Gradyan iniş yöntemi (gradient descent). Gradyan tabanlı optimize edici (GBO) algoritması. Ayrıca, gradyan temelli şekil bölütleme ve tanıma gibi yöntemler de gradyan tabanlı yöntemler arasında sayılabilir. Gradyan tabanlı yöntemler hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: medium.com'da "Gradient Descent'e Hoş Geldiniz" başlıklı makale; cescript.github.io'da "Optimization Using Gradient Methods" başlıklı yazı; komtas.com'da "Gradient Descent Nedir?" başlıklı makale; dergipark.org.tr'de "Gradyan Tabanlı Optimize Edici Algoritmasının Parametre Ayarlaması" başlıklı makale.
    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 ve gradient aynı şey mi?

    Evet, gradyan ve gradient aynı anlama gelir. Gradyan, bir skaler alanın yön türevini ifade eden ve artımın en çok olduğu yöne doğru yönelmiş bir vektör alanını tanımlayan bir terimdir. Gradient terimi ise, görsel efekt türü olan gradient (diğer adıyla gradyan) için de kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Kaç çeşit gradyan vardır?

    Beş ana gradyan türü vardır: 1. Linear Gradient (Doğrusal Gradyan). 2. Radial Gradient (Radyal Gradyan). 3. Angular Gradient (Açılı Gradyan). 4. Diamond Gradient (Elmas Gradyan). 5. Contoured Gradient (Konturlu Gradyan).
    5 kaynak

    Gradyan nedir?

    Gradyan, bir skaler fonksiyonun (örneğin sıcaklık veya yükseklik) en hızlı arttığı yönü gösteren bir vektördür. Gradyan, aynı zamanda kademeli olarak değişen sistemlerin değişim oranını ölçmeyi sağlar. Gradyan kavramı, makine öğrenmesinde de kullanılır; bir yapay zeka modelinin hata azaltma yönünde ilerlemesi için gerekli bilgi gradyan tarafından sağlanır.
    5 kaynak

    Gradyanın yönü nasıl bulunur?

    Gradyanın yönü, bir skaler fonksiyonun en hızlı arttığı yöne işaret eder. Gradyanın yönünü bulmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Başlangıç tahmini yapma. 2. Gradyanı hesaplama. 3. Gradyan yönünde küçük bir adım atma. 4. Renk geçişinin sıfıra yakın olup olmadığını belirleme. 5. 2., 3. ve 4. adımları tekrarlama. Gradyan, aynı zamanda bir yokuşta en dik çıkış yönünü de gösterir. Gradyan hesaplamaları ve kullanımı, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinde de önemli bir rol oynar.
    5 kaynak