Logo kk.boatexistence.com

Svm градиенттің түсуін пайдаланады ма?

Мазмұны:

Svm градиенттің түсуін пайдаланады ма?
Svm градиенттің түсуін пайдаланады ма?

Бейне: Svm градиенттің түсуін пайдаланады ма?

Бейне: Svm градиенттің түсуін пайдаланады ма?
Бейне: Урок №1. Что такое ГНГ? Почему именно эта технология для создания распознавания лиц? Beyond Robotics 2024, Мамыр
Anonim

SGD көмегімен SVM оңтайландыру. Стохастикалық градиенттің төмендеуін пайдалану Стохастикалық градиенттің түсуі (көбінесе SGD қысқартылған) мақсат функциясын қолайлы тегістік қасиеттерімен (мысалы, дифференциалданатын немесе бөлінетін) оңтайландырудың итеративті әдісі болып табылады. https://kk.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent

Стохастикалық градиенттің түсуі - Уикипедия

қолдау векторлық машиналарында біз топсаның жоғалуы функциясының градиентін табуымыз керек. … Мұнда, C – реттеу параметрі, η – үйрену жылдамдығы және β – коэффициенттер үшін кездейсоқ мәндердің векторы ретінде инициализацияланған.

Машиналық оқытудың қандай алгоритмдері градиентті түсіруді пайдаланады?

Градиентті төмендету арқылы оңтайландыруға болатын коэффициенттері бар алгоритмдердің жалпы мысалдары Сызықтық регрессия және логистикалық регрессия.

SVM SGD пайдаланады ма?

SGD SVM жоқ. Осы постты қараңыз. Стохастикалық градиенттің түсуі (SGD) модельді жаттықтыру алгоритмі болып табылады. Құжаттамаға сәйкес, SGD алгоритмін көптеген үлгілерді үйрету үшін пайдалануға болады.

Градиентті түсіру қолданыла ма?

Градиентті төмендету – дифференциалданатын функцияның жергілікті минимумын табуға арналған оңтайландыру алгоритмі. Шығын функциясын мүмкіндігінше азайтатын функция параметрлерінің (коэффициенттер) мәндерін табу үшін градиентті төмендету машиналық оқытуда жай ғанапайдаланылады.

SVM стохастикалық па?

Стохастикалық SVM оқу жинағынан оңтайлы гипержазықтықты үйрену арқылы болжамның жоғары дәлдігіне қол жеткізеді, бұл жіктеу және регрессия мәселелерін айтарлықтай жеңілдетеді. … Эксперимент негізінде біз стохастикалық SVM үшін 90,43 % және анық емес ядро үшін 95,65 % дәлдік аламыз.

Ұсынылған: