SGD ilə SVM-in optimallaşdırılması. Stokastik Qradient Eniş Stokastik Qradient Eniş Stokastik qradient eniş istifadə etmək (çox vaxt qısaldılmış SGD) obyektiv funksiyanı uyğun hamarlıq xassələri (məsələn, diferensiallaşan və ya subdiferensiallaşan) ilə optimallaşdırmaq üçün iterativ üsuldur. https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Stokastik qradiyent eniş - Wikipedia
Dəstək Vektor Maşınlarında, biz menteşə itkisi funksiyasının qradiyentini tapmalıyıq. … Burada C nizamlanma parametridir, η öyrənmə sürətidir və β əmsallar üçün təsadüfi qiymətlərin vektoru kimi işə salınır.
Hansı maşın öyrənmə alqoritmləri gradient enişindən istifadə edir?
Qradient enişdən istifadə etməklə optimallaşdırıla bilən əmsallı alqoritmlərin ümumi nümunələri Xətti Reqressiya və Logistik Reqressiya.
SVM SGD istifadə edir?
SGD SVM yoxdur. Bu yazıya baxın. Stokastik gradient eniş (SGD) modeli öyrətmək üçün bir alqoritmdir. Sənədlərə əsasən, SGD alqoritmi bir çox modeli öyrətmək üçün istifadə edilə bilər.
Qradiyent eniş istifadə olunur?
Gradient Descent diferensiallaşan funksiyanın yerli minimumunu tapmaq üçün optimallaşdırma alqoritmidir. Qradient enişi sadəcə olaraq maşın öyrənməsində funksiyanın parametrlərinin (əmsallar) dəyərlərini tapmaq üçün istifadə olunur ki, bu da xərc funksiyasını mümkün qədər minimuma endirir.
SVM stoxastikdirmi?
Stokastik SVM təlim dəstindən optimal hiperplanı öyrənməklə yüksək proqnoz dəqiqliyinə nail olur ki, bu da təsnifat və reqressiya problemlərini xeyli asanlaşdırır. … Təcrübəyə əsasən, biz Stokastik SVM üçün 90,43 % və Qeyri-səlis Kernel Sağlam C-Means üçün 95,65 % dəqiqlik əldə edirik.
