Вопросы с тегом «gradient-descent»

Если мы обрабатываем, скажем, 10 примеров в пакете, я понимаю, что мы можем суммировать потери для каждого примера, но как работает обратное распространение в отношении обновления весов для каждого примера? Например: Пример 1 -> потеря = 2 Пример 2 -> потеря = -2 Это приводит к средней потере 0 (E …

12 neural-networks  gradient-descent  backpropagation  tensorflow 

Я хотел бы задать вопрос, связанный с этим . Я нашел пример написания пользовательской функции потерь для xgboost здесь : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain, "label") # We …

12 r  machine-learning  gradient-descent  boosting  loss-functions 

Пытаюсь выучить немного Python и Sklearn, но для своей работы мне нужно запустить регрессии, которые используют распределения ошибок из семейств Пуассона, Гаммы и особенно семейства Твиди. Я ничего не вижу в документации о них, но они есть в нескольких частях дистрибутива R, поэтому мне было интересно, видел ли кто-нибудь где-нибудь …

12 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

Недавно мы увидели появление остаточной нейронной сети, в которой каждый уровень состоит из вычислительного модуля и ярлыка соединения, которое сохраняет входные данные для уровня, такие как выходные данные i-го уровня: Сеть позволяет извлекать остаточные элементы и обеспечивает более глубокую глубину, в то же время будучи более устойчивой к исчезающей проблеме …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Когда набор уравнений не может быть решен аналитически, тогда мы можем использовать алгоритм градиентного спуска. Но, похоже, существует также метод моделирования Монте-Карло, который можно использовать для решения задач, которые не имеют аналитических решений. Как определить, когда использовать градиентный спуск, а когда - Монте-Карло? Или я просто путаю термин «симуляция» с …

11 monte-carlo  gradient-descent 

Мне было интересно, можно ли обучить SVM (скажем, линейный, чтобы упростить задачу) с использованием обратного распространения? В настоящее время я нахожусь в затруднительном положении, потому что я могу думать только о том, чтобы записать вывод классификатора как f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b))f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b)) f(\mathbf{x};\theta,b) = \text{sgn}(\theta\cdot\mathbf{x} - (b+1)) = \text{sgn}(g(\mathbf{x};\theta,b)) Следовательно, когда мы пытаемся вычислить …

10 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

При обучении параметризованной модели (например, для максимизации вероятности) посредством стохастического градиентного спуска на некотором наборе данных обычно предполагается, что обучающие выборки извлекаются из распределения обучающих данных. Таким образом, если цель состоит в том, чтобы смоделировать совместное распределение , то каждый обучающий образец должен быть взят из этого распределения.P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)(xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i) Если вместо …

10 machine-learning  conditional-probability  reinforcement-learning  gradient-descent 

Я пытаюсь понять оптимизацию градиентного спуска в алгоритмах ML (машинного обучения). Я понимаю , что есть стоимость функция, где цель состоит в том, чтобы свести к минимуму ошибки у - у . В случае , когда вес ш 1 , ж 2 оптимизируются , чтобы дать минимальную ошибку, и используются …

9 optimization  gradient-descent 

Предположим, что мы делаем игрушечный пример с градиентом приличия, минимизируя квадратичную функцию , используя фиксированный размер шага α = 0,03 . ( A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ] )ИксTхxTAxx^TAxα = 0,03α=0.03\alpha=0.03A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Если …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

Я думал решить Лассо с помощью ванильных субградиентных методов. Но я читал людей, предлагающих использовать проксимальный градиентный спуск. Может ли кто-нибудь подчеркнуть, почему для лассо используются проксимальный GD вместо ванильных субградиентных методов?

9 machine-learning  optimization  lasso  gradient-descent 

Я читаю полезную статью в Википедии о повышении градиента ( https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting ) и пытаюсь понять, как / почему мы можем аппроксимировать невязки с помощью шага наискорейшего спуска (также называемого псевдоградиентом). ). Кто-нибудь может дать мне интуицию о том, как самый крутой спуск связан / похож на остатки? Помощь очень ценится!

9 self-study  gradient-descent 

Как определить оптимальную скорость обучения для градиентного спуска? Я думаю, что я мог бы автоматически настроить его, если функция стоимости возвращает большее значение, чем в предыдущей итерации (алгоритм не будет сходиться), но я не совсем уверен, какое новое значение он должен принимать.

9 regression  machine-learning  gradient-descent