Як працює метод градієнта?

Градієнтний спуск — це алгоритм оптимізації, який мінімізує функцію витрат у лінійній регресії. Він ітеративно оновлює параметри моделі, обчислюючи часткові похідні функції вартості щодо кожного параметра та коригуючи їх у протилежному напрямку градієнта. 2 липня 2024 р.

Функція градієнта — це простий спосіб знайти нахил функції в будь-якій даній точці. Зазвичай для прямолінійного графіка знайти нахил дуже легко. Просто ділимо «зростання» на «розбіг» — кількість, на яку функція йде «вгору» чи «вниз» за певний інтервал..

Метод градієнта є звичайний підхід, що використовується в інформатиці для розв'язання задач оптимізації. Він включає в себе побудову функції помилок і проектування моделі нейронної мережі на основі негативного градієнтного спуску. Метод використовується для доведення збіжності та стійкості в задачах оптимізації.

Методи градієнта політики безпосередньо націлені на моделювання та оптимізацію політики. Політика зазвичай моделюється за допомогою параметризованої функції відносно π θ (a | s). Значення функції винагороди (цільової) залежить від цієї політики, а потім можна застосувати різні алгоритми для оптимізації для найкращої винагороди.

Градієнтний спуск – це алгоритм, який чисельно оцінює, де функція виводить свої найменші значення. Це означає, що він знаходить локальні мінімуми, але не встановлюючи ∇ f = 0, як ми бачили раніше. Замість знаходження мінімумів шляхом маніпулювання символами, градієнтний спуск наближає рішення за допомогою чисел.

А потім мінус два на один градієнт. Кожного разу, коли ми йдемо вздовж одного, ми спускаємося на два. Отже, ви знайдете градієнт прямої лінії на графіку.