SGD менен SVMди оптималдаштыруу. Стохастикалык градиенттин түшүүсүн колдонуу үчүн Стохастикалык градиенттин түшүүсү Стохастикалык градиенттин түшүүсү (көбүнчө SGD кыскартылган) – ылайыктуу жылмакайлык касиеттери (мисалы, дифференциалдануучу же субдифференциалдануучу) объективдүү функцияны оптималдаштыруунун итеративдик ыкмасы. https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Стохастикалык градиенттин түшүүсү - Wikipedia
колдоо вектордук машиналарында, биз шарнирди жоготуу функциясынын градиентин табышыбыз керек. … Бул жерде, C – нормалдаштыруу параметри, η – үйрөнүү ылдамдыгы жана β – коэффициенттер үчүн кокус маанилердин вектору катары инициализацияланган.
Кайсы машина үйрөнүү алгоритмдеринде градиенттин түшүүсү колдонулат?
Градиенттик түшүү аркылуу оптималдаштырыла турган коэффициенттери бар алгоритмдердин жалпы мисалдары Сызыктуу регрессия жана логистикалык регрессия.
SVM SGD колдонобу?
SGD SVM жок. Бул постту караңыз. Стохастикалык градиенттин түшүүсү (SGD) - бул моделди үйрөтүү үчүн алгоритм. Документке ылайык, SGD алгоритмин көптөгөн моделдерди үйрөтүү үчүн колдонсо болот.
Градиент ылдыйлоо колдонулабы?
Gradient Descent – дифференциалдануучу функциянын локалдык минимумун табуу үчүн оптималдаштыруу алгоритми. Градиенттин түшүүсү жөн гана машинаны үйрөнүүдө функциянын параметрлеринин маанилерин табуу үчүн колдонулат (коэффициенттер) чыгымдар функциясын мүмкүн болушунча азайтат.
SVM стохастикалыкпы?
Stochastic SVM окутуу топтомунан оптималдуу гиперпланканы үйрөнүү менен алдын ала айтуунун жогорку тактыгына жетишет, бул классификация жана регрессия маселелерин бир топ жөнөкөйлөтөт. … Эксперименттин негизинде биз Стохастикалык SVM үчүн 90,43 % тактыкка жана бүдөмүк ядролук бекем C-меанс үчүн 95,65 % тактыкка ээ болдук.
