Logo mn.boatexistence.com

Svm нь градиент уруулыг ашигладаг уу?

Агуулгын хүснэгт:

Svm нь градиент уруулыг ашигладаг уу?
Svm нь градиент уруулыг ашигладаг уу?

Видео: Svm нь градиент уруулыг ашигладаг уу?

Видео: Svm нь градиент уруулыг ашигладаг уу?
Видео: Gradient Descent for Support Vector Machines and Subgradients 2024, May
Anonim

SGD-р SVM-г оновчтой болгож байна. Стохастик градиентийн уналтыг ашиглахын тулд Стохастик градиент уналт (ихэвчлэн SGD гэж товчилдог) нь тохиромжтой тэгш байдлын шинж чанартай (жишээ нь дифференциал эсвэл дэд ялгах боломжтой) зорилгын функцийг оновчтой болгох давталтын арга юм. https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent

Стохастик градиент уналт - Википедиа

дэмжгийн вектор машинууд дээр бид нугасны алдагдлын функцийн градиентийг олох ёстой. … Энд C нь зохицуулалтын параметр, η нь суралцах хурд, β нь коэффициентүүдийн санамсаргүй утгуудын вектор болгон эхлүүлсэн.

Ямар машин сургалтын алгоритмууд градиент уналтыг ашигладаг вэ?

Градиент уналт ашиглан оновчтой болгох коэффициент бүхий алгоритмуудын нийтлэг жишээ бол Шугаман регресс ба логистик регресс.

SVM нь SGD ашигладаг уу?

SGD SVM байхгүй. Энэ бичлэгийг үзнэ үү. Stochastic gradient descent (SGD) нь загварыг сургах алгоритм юм. Баримт бичгийн дагуу SGD алгоритмыг олон загварыг сургахад ашиглаж болно.

Градиент уруулыг ашигладаг уу?

Gradient Descent нь дифференциалагдах функцийн локал минимумыг олох оновчлолын алгоритм юм. Зардлын функцийг аль болох багасгадаг функцийн параметрүүдийн (коэффициент) утгуудыг олохын тулд градиент уналтыгмашин сурахад энгийнээр ашигладаг.

SVM стохастик мөн үү?

Stochastic SVM нь сургалтын багцаас оновчтой гипер хавтгайг сурснаар таамаглах өндөр нарийвчлалд хүрдэг бөгөөд энэ нь ангилал болон регрессийн асуудлыг ихээхэн хялбаршуулдаг. … Туршилт дээр үндэслэн бид Stochastic SVM-ийн 90.43%, Fuzzy Kernel Robust C-Means-ийн хувьд 95.65% нарийвчлалтай болсон.

Зөвлөмж болгож буй: