প্রশ্ন ট্যাগ «sgd»

ধরা যাক , আই = 1 , … , এম এর জন্য আমাদের কিছু প্রশিক্ষণ সেট ( এক্স( আমি ), y( আমি ))(এক্স(আমি),Y(আমি))(x_{(i)}, y_{(i)}) । এছাড়াও ধরুন যে আমরা প্রশিক্ষণের সেটটিতে কিছু ধরণের তদারকি করা শেখার অ্যালগরিদম চালাই। অনুমানগুলি h θ ( x ( i ) ) = θ 0 …

101 optimization  gradient-descent  sgd 

আমি গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত ইতিহাস এবং স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত ইতিহাস বোঝার চেষ্টা করছি । গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত আবিষ্কৃত হয়েছিল কোশি 1847 সালে পদ্ধতি générale ঢালা লা রেজল্যুশন দেস Systemes d'সমীকরণ simultanées । পিপি। 536–538 এটি সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এখানে দেখুন । সেই থেকে গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত পদ্ধতিগুলি বিকাশ করে চলেছে এবং আমি …

36 references  gradient-descent  history  sgd 

অপ্টিমাইজেশনের জন্য এসজিডি ব্যবহার করে একটি উত্তল ব্যয় ফাংশন দেওয়া, অনুকূলিতকরণ প্রক্রিয়া চলাকালীন আমাদের একটি নির্দিষ্ট সময়ে একটি গ্রেডিয়েন্ট (ভেক্টর) থাকবে। আমার প্রশ্নটি, উত্তলটির বিন্দুটি বিবেচনা করে, গ্রেডিয়েন্টটি কেবলমাত্র সেই দিকে নির্দেশ করে যেখানে ক্রিয়াটি সবচেয়ে দ্রুত বৃদ্ধি / হ্রাস পায়, বা গ্রেডিয়েন্টটি সর্বদা ব্যয় কার্যের সর্বোত্তম / চরম বিন্দুতে …

25 neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd  convex 

আমি অনেকগুলি আলোচনার অনুরূপ উপসংহার দেখেছি, যেহেতু মিনিবিচের আকারটি এসজিডি রূপান্তরিত হওয়ার ফলে বাস্তবে আরও শক্ত / খারাপ হয়, উদাহরণস্বরূপ এই কাগজটি এবং এই উত্তরটি । এছাড়াও আমি শুনেছি লোকেরা বড় ব্যাচের আকারের সাহায্যে এই সমস্যাটির সমাধানের জন্য প্রাথমিক পর্যায়ে ছোট শেখার হার বা ব্যাচের আকারের মতো কৌশল ব্যবহার করে। …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

স্ট্যান্ডার্ড গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত পুরো প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করবে। for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad একটি প্রাক সংজ্ঞায়িত সংখ্যার জন্য, আমরা প্রথমে সম্পূর্ণ ডেটাসেটের জন্য আমাদের প্যারামিটার ভেক্টর প্যারামগুলির জন্য ক্ষতির ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টর ওয়েট_ গ্রেড গণনা করি। বিপরীতে …

15 machine-learning  optimization  gradient-descent  computational-statistics  sgd 

মিনি ব্যাচের গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত কীভাবে একটি জিন পয়েন্টে আটকা যেতে পারে তা নিয়ে আমি বর্তমানে কিছুটা বিস্মিত হয়েছি। সমাধানটি খুব তুচ্ছ হতে পারে যা আমি এটি পাই না। আপনি একটি নতুন নমুনা প্রত্যেক যুগে পেতে, এবং এটি একটি নতুন একটি নতুন ব্যাচ উপর ভিত্তি করে ত্রুটি নির্ণয়, তাই খরচ ফাংশন …

14 gradient-descent  sgd 

আমি আরএমএসপ্রপ, অ্যাডাম এবং এসজিডি নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ইএমএনআইএসটি যাচাইকরণ সেটটিতে পরীক্ষা নিরীক্ষা করছি am আমি এসজিডি (0.1 এর শিক্ষার হার) এবং ড্রপআউট (0.1 ড্রপ আউট প্রোব) পাশাপাশি এল 2 নিয়মিতকরণ (1e-05 জরিমানা) এর সাথে 87% নির্ভুলতা অর্জন করছি। আরএমএসপ্রপ এবং আদম এবং একই সাথে 0.001 এর প্রাথমিক শিক্ষার হারের …

12 machine-learning  optimization  sgd  adam 

ডিপ জেনারেটাল মডেলগুলির জন্য অটো-এনকোডিং ভেরিয়াল বেইস এবং স্টোকাস্টিক ব্যাকপ্রোপেশনের মধ্যে পার্থক্য কী ? উভয় পদ্ধতিতে অনুমান একই ফলাফল হতে পারে? আমি উভয় পদ্ধতির মধ্যে স্পষ্ট তুলনা সম্পর্কে অবগত নই, যদিও উভয় লেখকের গ্রুপ একে অপরকে উদ্ধৃত করে।

10 deep-learning  inference  latent-variable  variational-bayes  sgd