လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု၏ အနည်းဆုံး သို့မဟုတ် အများဆုံးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများစွာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ကျွန်ုပ်တို့ရင်ဆိုင်ရသည်။
စနစ်တစ်ခု၏ သင်္ချာဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှုတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ၎င်း၏ အနိမ့်ဆုံး သို့မဟုတ် အမြင့်ဆုံးကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှု၊ အင်ဂျင်နီယာ၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အသုံးချပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
တောင်ကုန်းများနှင့် ချိုင့်ဝှမ်းများပါရှိသော ရှုခင်းကို သုံးသပ်ပါ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ပန်းတိုင်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ပန်းတိုင်သို့ တတ်နိုင်သမျှအမြန်ဆုံးရောက်ရှိရန် အနိမ့်ဆုံးအမှတ် (အနည်းဆုံး) ကိုရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။
ထိုသို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် gradient descent algorithms များကို ကျွန်ုပ်တို့ မကြာခဏ အသုံးပြုပါသည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များသည် မတ်စောက်ဆုံးဆင်းသက်ခြင်း (အနုတ်လက္ခဏာရောင်ဒန့်) ဆီသို့ ခြေလှမ်းများလှမ်းခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် ထပ်ခါထပ်ခါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများဖြစ်သည်။
gradient သည် လုပ်ဆောင်မှုတွင် မတ်စောက်ဆုံးတိုးလာမှုနှင့်အတူ ဦးတည်ချက်ကို ထင်ဟပ်စေပြီး ဆန့်ကျင်ဘက်သို့သွားခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ကို အနိမ့်ဆုံးသို့ ဦးတည်စေသည်။
Gradient Descent Algorithm အတိအကျကဘာလဲ။
Gradient မှဆင်းသက်ခြင်းသည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု၏ အနိမ့်ဆုံး (သို့မဟုတ် အများဆုံး) ကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် ရေပန်းစားသော ထပ်ခါထပ်ခါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် နယ်ပယ်များစွာတွင် အရေးပါသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုနက်နဲသောသင်ယူမှု၊ ဉာဏ်ရည်တု၊ အင်ဂျင်နီယာနှင့် ဘဏ္ဍာရေး။
algorithm ၏အခြေခံနိယာမသည် gradient ကိုအသုံးပြုမှုအပေါ်အခြေခံပြီး၊ ၎င်းသည် function ၏တန်ဖိုးတွင်အပြတ်သားဆုံးတိုးခြင်း၏ဦးတည်ချက်ကိုပြသသည်။
algorithm သည် gradient အဖြစ် ဆန့်ကျင်ဘက် ဦးတည်ချက်သို့ ထပ်ခါတလဲလဲ ခြေလှမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်၏ အခင်းအကျင်းကို အနိမ့်ဆုံးသို့ ထိရောက်စွာ လမ်းကြောင်းပြပေးကာ ပေါင်းစည်းသည်အထိ ဖြေရှင်းချက်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပြန်လည် သန့်စင်ပေးပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့ ဘာကြောင့် Gradient Descent Algorithms ကို အသုံးပြုကြတာလဲ။
အစပြုသူများအတွက်၊ ၎င်းတို့ကို အဘက်ဘက်မှ မြင့်မားသော နေရာများနှင့် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ဆောင်ချက်များ အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဒုတိယအနေနှင့်၊ အထူးသဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြေရှင်းချက်မရရှိနိုင် သို့မဟုတ် တွက်ချက်မှုအရ စျေးကြီးသောအခါတွင် ၎င်းတို့သည် အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်များကို လျင်မြန်စွာရှာဖွေနိုင်သည်။
Gradient ဆင်းသက်ခြင်းနည်းပညာများသည် အလွန်အရွယ်အစားကြီးမားပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို အောင်မြင်စွာကိုင်တွယ်နိုင်သည်။
ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့ကို တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် အသုံးပြုကြသည်။ စက်သင်ယူမှု algorithms ဒေတာများမှသင်ယူရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးပြီး ခန့်မှန်းမှုအမှားများကို လျှော့ချရန် ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ပြင်ဆင်ခြင်းကဲ့သို့ဖြစ်သည်။
Gradient ဆင်းခြင်း အဆင့်များ ၏ အသေးစိတ် ဥပမာ
gradient ဆင်းခြင်းနည်းပညာကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ရန် ပိုမိုအသေးစိတ်သော ဥပမာတစ်ခုကို ကြည့်ကြပါစို့။
အနည်းဆုံး (2) ဖြင့် အခြေခံ parabolic မျဉ်းကွေးကို ထုတ်ပေးသည့် 2D လုပ်ဆောင်ချက် f(x) = x0,0 ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဤအနည်းဆုံးအမှတ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် gradient ဆင်းသက်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုပါမည်။
အဆင့် 1- စတင်ခြင်း
gradient descent algorithm သည် x0 အဖြစ်ကိုယ်စားပြုသော variable x ၏တန်ဖိုးကို အစပြုခြင်းဖြင့် စတင်သည်။
ကနဦးတန်ဖိုးသည် အယ်လဂိုရီသမ်၏စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် များစွာအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
ပြဿနာကို ကျပန်းစတင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကြိုတင်အသိပညာပေးခြင်းသည် ဘုံနည်းပညာနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကိစ္စအစတွင် x₀ = 3 ဟုယူဆပါ။
အဆင့် 2- Gradient ကို တွက်ချက်ပါ။
လက်ရှိအနေအထား x₀ တွင် လုပ်ဆောင်ချက် f(x) ၏ အရောင်အသွေး။ ပြီးရင် တွက်ရမယ်။
gradient သည် ထိုနေရာရှိ function ၏ slope သို့မဟုတ် rate of change ကို ညွှန်ပြသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် f'(x) = 2x ကိုပေးဆောင်သည့် function f(x) = x2 အတွက် x နှင့်ပတ်သက်သော ဆင်းသက်မှုကို တွက်ချက်ပါသည်။ gradient တွက်ချက်မှုတွင် x₀=0 ကို အစားထိုးခြင်းဖြင့် x2 တွင် gradient ကို 3 * 6 = 3 အဖြစ်ရရှိသည်။
အဆင့် 3- ကန့်သတ်ချက်များ အပ်ဒိတ်လုပ်ပါ။
gradient အချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ x ၏တန်ဖိုးကို အောက်ပါအတိုင်း အပ်ဒိတ်လုပ်သည်- x = x₀ – α * f'(x₀)၊ α (alpha) သည် သင်ယူမှုနှုန်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။
သင်ယူမှုနှုန်းသည် အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်တစ်ခုစီ၏ အရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ယူမှုနှုန်း နှေးကွေးခြင်းကြောင့် သင့်လျော်သော သင်ယူမှုနှုန်းကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ algorithm ကို အနိမ့်ဆုံးသို့ရောက်ရန် ထပ်ခါတလဲလဲ အများအပြားယူရန်။
အခြားတစ်ဖက်တွင် မြင့်မားသောသင်ယူမှုနှုန်းသည် အယ်လဂိုရီသမ်ကို ခုန်ပေါက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပေါင်းစည်းရန်ပျက်ကွက်ခြင်းတို့ကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။ ဤဥပမာကိုထောက်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင်ယူမှုနှုန်း α = 0.1 ဟု ယူဆကြပါစို့။
အဆင့် 4: ထပ်လုပ်ပါ။
ကျွန်ုပ်တို့တွင် x ၏တန်ဖိုးကို အပ်ဒိတ်လုပ်ပြီးနောက်၊ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ထပ်ခြင်းအရေအတွက်အတွက် အဆင့် 2 နှင့် 3 ကို ထပ်လုပ်ပါ သို့မဟုတ် x တွင် ပြောင်းလဲမှုအနည်းငယ်မျှသာဖြစ်လာသည်အထိ ပေါင်းစည်းခြင်းကို ညွှန်ပြပါသည်။
နည်းလမ်းသည် gradient ကို တွက်ချက်ပြီး၊ x ၏တန်ဖိုးကို အပ်ဒိတ်လုပ်ကာ အနိမ့်ဆုံးသို့ ပိုနီးကပ်လာစေရန် လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုစီတွင် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည်။
အဆင့် 5- ပေါင်းစည်းခြင်း။
အဆိုပါနည်းပညာသည် လုပ်ဆောင်ချက်၏တန်ဖိုးကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ သက်ရောက်မှုမရှိသည့် နောက်ထပ်မွမ်းမံမှုများမှ အနည်းငယ်ထပ်လုပ်ပြီးနောက် ပေါင်းစပ်သွားပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏အခြေအနေတွင်၊ ထပ်ခါထပ်ခါဖြစ်နေသည်နှင့်အမျှ x သည် f(x) = x^0 ၏ အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးဖြစ်သည့် 2 ထံသို့ ချဉ်းကပ်သွားမည်ဖြစ်သည်။ ပေါင်းစည်းခြင်းအတွက် လိုအပ်သော ထပ်ခြင်းအရေအတွက်ကို ရွေးချယ်ထားသည့် သင်ယူမှုနှုန်းနှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော အချက်များဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။
သင်ယူမှုနှုန်းကို ရွေးချယ်ခြင်း ()
လက်ခံနိုင်သော သင်ယူမှုနှုန်း () ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် gradient descent algorithm ၏ ထိရောက်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ယခင်က ဆိုခဲ့သည့်အတိုင်း၊ သင်ယူမှုနှုန်းနိမ့်ခြင်းသည် နှေးကွေးသော ပေါင်းစည်းမှုကို ဖြစ်စေနိုင်ပြီး မြင့်မားသော သင်ယူမှုနှုန်းသည် လွန်ကဲပြီး ပေါင်းစည်းရန် ပျက်ကွက်မှုကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။
သင့်လျော်သော ချိန်ခွင်လျှာကို ရှာဖွေခြင်းသည် အယ်ဂိုရီသမ်ကို တတ်နိုင်သမျှ ထိရောက်နိုင်သမျှ အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် ပေါင်းစည်းရန် အရေးကြီးပါသည်။
သင်ယူမှုနှုန်းကို ချိန်ညှိခြင်းသည် လက်တွေ့တွင် အစမ်းသုံး၍ အမှားလုပ်လေ့ရှိသည်။ သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများသည် ၎င်းတို့၏ သီးခြားစိန်ခေါ်မှုတွင် အယ်လဂိုရီသမ်၏ ပေါင်းစည်းမှုကို မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို သိရှိနိုင်ရန် မတူညီသော သင်ယူမှုနှုန်းများဖြင့် ပုံမှန်စမ်းသပ်ကြသည်။
ခုံးမဟုတ်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ခြင်း။
ရှေ့နမူနာတွင် ရိုးရှင်းသောအခုံးလုပ်ဆောင်ချက်ပါရှိသော်လည်း၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာအများအပြားတွင် ဒေသတွင်း minima အများအပြားနှင့် ခုံးမဟုတ်သောလုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်ပါသည်။
ထိုသို့သောအခြေအနေများတွင် gradient ဆင်းသက်ခြင်းကို အသုံးပြုသောအခါ၊ နည်းလမ်းသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအနိမ့်ဆုံးထက် ဒေသအနိမ့်ဆုံးသို့ ကူးပြောင်းနိုင်သည်။
ဤပြဿနာကို ကျော်လွှားရန် အဆင့်မြင့် gradient ဆင်းသက်မှု ပုံစံများစွာကို တီထွင်ထားသည်။ Stochastic Gradient Descent (SGD) သည် အစီအစဥ်တစ်ခုစီတွင် gradient ကိုတွက်ချက်ရန်အတွက် ကျပန်းဒေတာအချက်များ (အသေးစားအသုတ်အဖြစ်သိသည်) ကိုရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် randomness ကိုမိတ်ဆက်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤကျပန်းနမူနာသည် အယ်လဂိုရီသမ်အား ဒေသတွင်း minima ကို ရှောင်ရှားရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ချက်၏ မြေမျက်နှာသွင်ပြင်၏ အစိတ်အပိုင်းအသစ်များကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော အနိမ့်ဆုံးကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် အခွင့်အလမ်းများကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
Adam (Adaptive Moment Estimation) သည် RMSprop နှင့် အရှိန်အဟုန် နှစ်မျိုးလုံး၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော သင်ယူမှုနှုန်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်သည့် ချဉ်းကပ်မှုဖြစ်သည့် အခြားထင်ရှားသော ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
Adam သည် ယခင် gradient အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ကန့်သတ်ဘောင်တစ်ခုစီအတွက် သင်ယူမှုနှုန်းကို ပြောင်းလဲပေးသည်၊ ၎င်းသည် ခုံးမဟုတ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်စေပါသည်။
ဤခေတ်မီဆန်းပြားသော gradient မျိုးနွယ်ကွဲများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီး၊ ပုံးမဟုတ်သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအဖြစ်များလေ့ရှိသည့် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတို့တွင် စံကိရိယာများဖြစ်လာခဲ့သည်။
အဆင့် 6- သင့်တိုးတက်မှုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။
၎င်း၏ ထပ်တလဲလဲလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်နိုင်ရန် gradient descent algorithm ၏တိုးတက်မှုကို ကြည့်ကြပါစို့။ ထပ်ကာထပ်ကာ ကိုယ်စားပြုသည့် x-axis နှင့် function f(x) တန်ဖိုးကို ကိုယ်စားပြုသည့် y-axis ပါသည့် ဂရပ်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။
အယ်လဂိုရီသမ်ကို ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်သည်နှင့်အမျှ x ၏တန်ဖိုးသည် သုညသို့ချဉ်းကပ်သွားပြီး ရလဒ်အနေဖြင့် အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီတွင် လုပ်ဆောင်ချက်တန်ဖိုးသည် ကျသွားသည်။ ဂရပ်တစ်ခုပေါ်တွင် ပုံဖော်သည့်အခါ၊ ၎င်းသည် အနိမ့်ဆုံးသို့ရောက်ရှိရန် algorithm ၏တိုးတက်မှုကို ထင်ဟပ်စေမည့် သိသိသာသာ ကျဆင်းနေသည့်လမ်းကြောင်းကို ပြသမည်ဖြစ်သည်။
အဆင့် 7- သင်ယူမှုနှုန်းကို သေချာချိန်ညှိပါ။
သင်ယူမှုနှုန်း () သည် အယ်လဂိုရီသမ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့တွင်၊ စံပြသင်ယူမှုနှုန်းကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် မကြာခဏ အစမ်းမှားရန် လိုအပ်ပါသည်။
သင်ယူမှုနှုန်းအချိန်ဇယားများကဲ့သို့ အချို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများသည် လေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်း သင်ယူမှုနှုန်းကို မြင့်မားသောတန်ဖိုးဖြင့် စတင်ကာ အယ်လဂိုရီသမ်ပေါင်းစည်းမှုနီးကပ်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းကို တဖြည်းဖြည်းလျှော့ချနိုင်သည်။
ဤနည်းလမ်းသည် အစပိုင်း၌ လျင်မြန်သောဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ပြီးဆုံးခါနီးတွင် တည်ငြိမ်မှုကြား မျှတအောင်ကူညီပေးသည်။
နောက်ထပ် ဥပမာ- လေးထောင့်ပုံ လုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချခြင်း။
gradient ဆင်းသက်ခြင်းအကြောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်ရန် အခြားဥပမာကို ကြည့်ကြပါစို့။
နှစ်ဘက်မြင်လေးထောင့်လုပ်ဆောင်ချက် g(x) = (x – 5)^2 ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ x = 5 တွင်၊ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အနိမ့်ဆုံးဖြစ်သည်။ ဤအနိမ့်ဆုံးကိုရှာရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် gradient ဆင်းသက်မှုကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်ပါသည်။
1. အစပြုခြင်း- x0 = 8 ကို ကျွန်ုပ်တို့၏ အစမှတ်အဖြစ် စတင်ကြပါစို့။
2. g(x): g'(x) = 2(x – 5) ၏ gradient ကို တွက်ချက်ပါ။ x0 = 8 ကို အစားထိုးသောအခါ x0 တွင် gradient သည် 2 * (8 – 5) = 6 ဖြစ်သည်။
3. ကျွန်ုပ်တို့၏ သင်ယူမှုနှုန်းသည် = 0.2 ဖြင့် x ကို အောက်ပါအတိုင်း အပ်ဒိတ်လုပ်သည်- x = x₀ – α * g'(x₀) = 8 – 0.2 * 6 = 6.8 ။
4. ထပ်လောင်းခြင်း- ပေါင်းစည်းခြင်းမပြီးမချင်း အဆင့် 2 နှင့် 3 ကို လိုအပ်သလို ထပ်လုပ်ပါ။ သံသရာတစ်ခုစီသည် x သည် 5 သို့ပိုမိုနီးကပ်စေသည်၊ g(x) ၏အနည်းဆုံးတန်ဖိုး = (x – 5)2။
5. ပေါင်းစည်းခြင်း- နည်းလမ်းသည် နောက်ဆုံးတွင် g(x) = (x – 5)5 ၏ အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးဖြစ်သည့် x = 2 သို့ ကူးပြောင်းသွားပါမည်။
သင်ယူမှုနှုန်းများ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာအသစ်တွင် မတူညီသောသင်ယူမှုနှုန်းများအတွက် gradient ဆင်းသက်မှု၏ပေါင်းစည်းမှုအမြန်နှုန်းကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ရအောင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာအသစ်တွင် α = 0.1၊ α = 0.2 နှင့် α = 0.5 ဟု ဆိုကြပါစို့။ နိမ့်သောသင်ယူမှုနှုန်း (ဥပမာ = 0.1) သည် ပိုမိုကြာရှည်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်သော်လည်း ပိုမိုတိကျမှု အနည်းဆုံးကို ဖြစ်ပေါ်စေမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။
ပိုမိုမြင့်မားသောသင်ယူမှုနှုန်း (ဥပမာ = 0.5) သည် ပိုမြန်သော်လည်း အနိမ့်ဆုံးကို ကျော်လွန်နိုင်သည် သို့မဟုတ် တုန်လှုပ်သွားကာ တိကျမှုပိုညံ့သွားမည်ဖြစ်သည်။
Non-Convex Function Handling ၏ Multimodal ဥပမာ
h(x) = sin(x) + 0.5x၊ convex မဟုတ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို သုံးသပ်ပါ။
ဤလုပ်ဆောင်ချက်အတွက် ဒေသတွင်း minima နှင့် maxima များစွာရှိသည်။ စတင်သည့်နေရာနှင့် သင်ယူမှုနှုန်းပေါ် မူတည်၍ Standard gradient ဆင်းသက်မှုကို အသုံးပြု၍ ဒေသတွင်း minima တစ်ခုခုနှင့် ပေါင်းနိုင်သည်။
Adam သို့မဟုတ် stochastic gradient descent (SGD) ကဲ့သို့သော ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရေးနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့ ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် လိုက်လျောညီထွေရှိသော သင်ယူမှုနှုန်းများ သို့မဟုတ် ကျပန်းနမူနာများကို အသုံးပြုပြီး လုပ်ဆောင်ချက်၏ အခင်းအကျင်း၏ မတူညီသောဒေသများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အနည်းဆုံးကိုရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို တိုးစေသည်။
ကောက်ချက်
Gradient descent algorithms များသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်များစွာတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေကြသည့် အစွမ်းထက်သော အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ရေးကိရိယာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် gradient ၏ ဦးတည်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ မွမ်းမံခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု၏ အနိမ့်ဆုံး (သို့မဟုတ် အမြင့်ဆုံး) ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။
algorithm ၏ ထပ်ခါထပ်ခါ သဘောသဘာဝကြောင့်၊ ၎င်းသည် မြင့်မားသော ဘက်မြင်နေရာများနှင့် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်သောကြောင့် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ဂရုတစိုက်ရွေးချယ်ပြီး stochastic gradient နွယ်ဖွား နှင့် Adam ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်မျိုးကွဲများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် Gradient မျိုးနွယ်သည် လွယ်ကူစွာ ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး နည်းပညာနှင့် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုအတွက် များစွာအထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave