Logo am.boatexistence.com

Svm የግራዲየንት መውረድ ይጠቀማል?

ዝርዝር ሁኔታ:

Svm የግራዲየንት መውረድ ይጠቀማል?
Svm የግራዲየንት መውረድ ይጠቀማል?

ቪዲዮ: Svm የግራዲየንት መውረድ ይጠቀማል?

ቪዲዮ: Svm የግራዲየንት መውረድ ይጠቀማል?
ቪዲዮ: #19. Введение в метод опорных векторов (SVM) | Машинное обучение 2024, ግንቦት
Anonim

SVMን በSGD ማሳደግ። Stochastic Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Stochastic ቅልመት ቁልቁለት (ብዙውን ጊዜ አህጽሮተ SGD) አንድን ተጨባጭ ተግባር በተመጣጣኝ ለስላሳነት ባህሪያት ለማሻሻል ተደጋጋሚ ዘዴ ነው (ለምሳሌ ሊለያይ የሚችል ወይም ሊለያይ የሚችል)። https://am.wikipedia.org › wiki › ስቶካስቲክ_ግራዲየንት_ውረድ

Stochastic ቅልመት ቁልቁለት - ውክፔዲያ

በቬክተር ማሽኖች ላይ የማጠፊያ መጥፋት ተግባር ቀስ በቀስ ማግኘት አለብን። … እዚህ፣ C የመደበኛነት መለኪያው ነው፣ η የመማሪያው ፍጥነት ነው፣ እና β በነሲብ እሴቶች ቬክተር ለክፍተቶች ተጀምሯል።

የትኞቹ የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች ቀስ በቀስ ቁልቁል ይጠቀማሉ?

የቅደም ተከተል ቁልቁለትን በመጠቀም ሊሻሻሉ የሚችሉ ስልተ ቀመሮች ያላቸው የተለመዱ ምሳሌዎች Linear Regression እና Logistic Regression ናቸው። ናቸው።

SVM SGD ይጠቀማል?

SGD SVM የለም። ይህን ልጥፍ ይመልከቱ። ስቶካስቲክ የግራዲየንት መውረድ (SGD) ሞዴሉን ለማሰልጠን ስልተ ቀመር ነው። በሰነዱ መሰረት፣ SGD አልጎሪዝም ብዙ ሞዴሎችን ለማሰልጠን ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል።

የቁልቁለት መውረድ ጥቅም ላይ ይውላል?

የግራዲየንት መውረድ የአካባቢ አነስተኛ ልዩነት ያለው ተግባር ለማግኘት የማመቻቸት ስልተ-ቀመር ነው። የግራዲየንት መውረድ በተቻለ መጠን የወጪ ተግባርን የሚቀንሱትን የተግባር መለኪያዎች እሴቶችን ለማግኘት በማሽን መማር ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላል።

SVM ቋሚ ነው?

Stochastic SVM ከስልጠናው ስብስብ ጥሩውን ሃይፐር አውሮፕላን በመማር ከፍተኛ ትንበያ ትክክለኝነትን ያሳካል፣ ይህም የምደባ እና የመመለሻ ችግሮችን በእጅጉ ያቃልላል። በሙከራው መሰረት፣ ለስቶካስቲክ SVM 90.43% ትክክለኛነት እና 95.65% ትክክለኛነት ለFuzzy Kernel Robust C-Means። እናገኛለን።

የሚመከር: