Стохастический градиентный спуск. Варианты реализации
Итерационный метод нахождения локального экстремума (минимума и максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Тестирование стандартного стохастического градиентного спуска как популярного алгоритма для широкого спектра моделей машинного обучения.
Подобные документы
Рассмотрение идеи метода, его алгоритма. Определение критерия останова. Оценка сходимости градиентного спуска с постоянным шагом. Выбор оптимального шага. Характеристика градиентного метода с дроблением шага. Разработка рекомендаций программисту.
реферат, добавлен 25.12.2018Алгоритм поиска минимума и проведение экспериментального исследования средней трудоемкости алгоритма. Составление программы, с помощью которой возможно нахождение минимума функции на отрезке при помощи алгоритма стохастического градиентного спуска.
контрольная работа, добавлен 24.06.2012Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Описание алгоритма решения задачи. Главные особенности применения градиентного метода к функции. Иллюстрация для линий равного уровня и поверхности. Результат работы программы для модельной задачи, градиент функции. Листинг программы, его содержание.
контрольная работа, добавлен 08.08.2012Зависимость целевой функции от многих переменных в большинстве реальных задач оптимизации, представляющих интерес. Специальные способы целенаправленного поиска минимума функции. Использование метода градиентного спуска, текст программы на языке Pascal.
курсовая работа, добавлен 30.11.2010Ознакомление с методами поиска экстремума нелинейной выпуклой функции нескольких переменных и решение таких задач с помощью ЭВМ. Листинг программы поиска экстремума нелинейной функции. Рассмотрение выполнения программы на примере конкретной функции.
лабораторная работа, добавлен 05.06.2016Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Комплексное исследование алгоритма нахождения экстремума функции методом золотого сечения. Изучение принципа деления в пропорциях и решение задачи оптимизации. Разработка программы на языке С++, реализующей метод золотого сечения, нахождение экстремума.
курсовая работа, добавлен 24.05.2013Обзор методологии решения задач выполнимостей аппаратной реализации в системах автоматизированного проектирования и искусственного интеллекта. Построение алгоритма локального стохастического поиска. Разработка конфигурирования программного средства.
статья, добавлен 02.09.2013Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Минимизация функции нескольких переменных. Метод градиентного спуска и его модификации. Метод покоординатного спуска. Идея и алгоритм метода Давидона-Флетчера-Пауэлла. Блок-схема основной программы и ее процедур. Пример решения задач исследуемым методом.
курсовая работа, добавлен 16.05.2010Сущность глубокого обучения, его применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка, распознавании речи, автономных транспортных средствах. Архитектура ГО: гибкие, сверточные и рекуррентные нейронные сети, стохастический градиентный спуск.
статья, добавлен 01.04.2023- 14. Программа решения задач стохастического программирования с построчными вероятностными ограничениями
Задача стохастического программирования: их общая характеристика, особенности методов решения (с построчными вероятностными ограничениями и Келли). Описание алгоритма работы программы. Программный продукт: описание, специфика применения, тестирование.
курсовая работа, добавлен 08.11.2009 Определение параметра k интегрированием с помощью формулы Симпсона, которая обращалась к методу Лагранжа, для нахождения значения функции в заданной точке. Разработка процедуры поиска минимума методом дихотомии. Проверка результатов с помощью MathCad.
курсовая работа, добавлен 15.07.2012Выбор наиболее эффективной аппаратной архитектуры для реализации стохастического популяционного алгоритма. Сопоставление общего времени решения задачи и времени, необходимого для инициализации CPU и GPU. Нормализованный график распределения частот.
статья, добавлен 07.03.2019Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса. Анализ способа нахождения корней функции, не прибегая к вычислению производной. Построение последовательных приближений. Итерационный численный метод нахождения нуля заданной функции.
лабораторная работа, добавлен 17.12.2016Изучение вопроса о количестве шагов, необходимых для достижения локального экстремума. Модификация алгоритма случайного повторного локального поиска для решения задачи о покрытии с применением "бесполезных" ходов. Оценка эффективности алгоритма.
статья, добавлен 19.02.2016Разработка стохастического осциллятора на языке C++. Создание программу, которая будет выводить график в виде двух линий зависимости стоимости акций в процентном соотношении, с помощью стохастических формул. Изучение основных понятий стохастики.
статья, добавлен 27.01.2019Использование программы MatLab, которая позволяет решать задачи одномерной оптимизации функций (нахождение минимума и максимума) различными методами с помощью различных операторов. Метод "золотого" сечения. Блок-схема основного модуля. Листинг программы.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Ускорение обработки огромных информационных массивов как одна из основных целей методики обнаружения вредоносного трафика с использованием анализа данных. Особенности настройки гиперпараметров алгоритма, который реализует метод машинного обучения.
статья, добавлен 18.01.2021Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Проектирование и моделирование архитектуры многослойных нейтронных сетей, позволяющих проводить распознавание изображений микроструктур металлов (стали марок 10ХСНД, 20ХСГА и др.). Эффективность сетей, обученных по алгоритму градиентного спуска gd.
статья, добавлен 14.09.2016Предсказание трехмерной структуры белка. Предсказание матрицы контактов белка с помощью информации об ограничениях, содержащейся в матрице контактов. Применение моделей машинного обучения XGBoost, CatBoost, Logistic Regression, CNN, ResNet, BiLSTM, LSTM.
дипломная работа, добавлен 25.08.2020