So implementieren Sie sgd in Golang

Stochastic Gradient Descent (SGD) ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig zur Parameteroptimierung beim maschinellen Lernen verwendet wird. In diesem Artikel stellen wir die Implementierung von SGD mithilfe der Go-Sprache (Golang) vor und geben Implementierungsbeispiele.

1. SGD-Algorithmus

Die Grundidee des SGD-Algorithmus besteht darin, in jeder Iteration zufällig einige Stichproben auszuwählen und die Verlustfunktion dieser Stichproben unter den aktuellen Modellparametern zu berechnen. Anhand dieser Proben wird dann der Gradient berechnet und die Modellparameter werden entsprechend der Richtung des Gradienten aktualisiert. Dieser Vorgang wird mehrmals wiederholt, bis die Stoppbedingung erfüllt ist.

Im Einzelnen sei $f(x)$ die Verlustfunktion, $x_i$ der Merkmalsvektor der $i$-ten Stichprobe, $y_i$ die Ausgabe der $i$-ten Stichprobe, $w$ Seien die aktuellen Modellparameter, die Aktualisierungsformel von SGD lautet:

$$w = w - alpha nabla f(x_i, y_i, w)$$

wobei $alpha$ die Lernrate ist, $nabla f(x_i, y_i, w)$ bedeutet die Berechnung des Verlustfunktionsgradienten der i$-ten Stichprobe unter den aktuellen Modellparametern.

2. Golang-Implementierung

Die zur Implementierung des SGD-Algorithmus in Golang erforderlichen Bibliotheken sind: gonum、gonum/mat 和 gonum/stat。其中 gonum 是一个数学库，提供了许多常用的数学函数，gonum/mat 是用来处理矩阵和向量的库，gonum/stat, die statistische Funktionen (wie Mittelwert, Standardabweichung usw.) bereitstellen.

Das Folgende ist eine einfache Golang-Implementierung:

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"

    "gonum.org/v1/gonum/mat"
    "gonum.org/v1/gonum/stat"
)

func main() {
    // 生成一些随机的数据
    x := mat.NewDense(100, 2, nil)
    y := mat.NewVecDense(100, nil)
    for i := 0; i < x.RawMatrix().Rows; i++ {
        x.Set(i, 0, rand.Float64())
        x.Set(i, 1, rand.Float64())
        y.SetVec(i, float64(rand.Intn(2)))
    }

    // 初始化模型参数和学习率
    w := mat.NewVecDense(2, nil)
    alpha := 0.01

    // 迭代更新模型参数
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        // 随机选取一个样本
        j := rand.Intn(x.RawMatrix().Rows)
        xi := mat.NewVecDense(2, []float64{x.At(j, 0), x.At(j, 1)})
        yi := y.AtVec(j)

        // 计算损失函数梯度并更新模型参数
        gradient := mat.NewVecDense(2, nil)
        gradient.SubVec(xi, w)
        gradient.ScaleVec(alpha*(yi-gradient.Dot(xi)), xi)
        w.AddVec(w, gradient)
    }

    // 输出模型参数
    fmt.Println(w.RawVector().Data)
}

Der Datensatz dieser Implementierung ist eine 100-mal-2-$-Matrix, jede Zeile stellt eine Stichprobe dar und jede Stichprobe weist zwei Merkmale auf. Die Bezeichnung $y$ ist ein Vektor $100 mal 1$, wobei jedes Element entweder 0 oder 1 ist. Die Anzahl der Iterationen im Code beträgt 1000 und die Lernrate $alpha$ beträgt 0,01.

In jeder Iteration wird eine Stichprobe zufällig ausgewählt und der Verlustfunktionsgradient für diese Stichprobe berechnet. Nachdem die Gradientenberechnung abgeschlossen ist, aktualisieren Sie die Modellparameter mithilfe der obigen Formel. Abschließend werden die Modellparameter ausgegeben.

3. Zusammenfassung

Dieser Artikel stellt die Verwendung von Golang zur Implementierung des SGD-Algorithmus vor und gibt ein einfaches Beispiel. In praktischen Anwendungen gibt es auch einige Variationen des SGD-Algorithmus, wie z. B. SGD mit Impuls, AdaGrad, Adam usw. Leser können basierend auf ihren eigenen Bedürfnissen auswählen, welchen Algorithmus sie verwenden möchten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie sgd in Golang. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!