Qu'est-ce que l'algorithme de descente de gradient stochastique en Python ?

Qu'est-ce que l'algorithme de descente de gradient stochastique en Python ?

L'algorithme de descente de gradient stochastique est un algorithme couramment utilisé pour optimiser les modèles d'apprentissage automatique. Son objectif est de minimiser la fonction de perte. Cet algorithme est appelé « aléatoire » car il utilise la randomisation pour éviter de rester coincé dans un optimal local lors de la formation du modèle. Dans cet article, nous présenterons le fonctionnement de l'algorithme de descente de gradient stochastique et comment l'implémenter en Python.

L'algorithme de descente de gradient est un algorithme itératif utilisé pour minimiser la fonction de perte. À chaque itération, il déplace les paramètres actuels d'un petit pas vers le gradient négatif de la fonction de perte. Ce processus se poursuivra jusqu'à ce que certaines conditions d'arrêt soient atteintes.

Exemple de code :

# 随机梯度下降算法实现
def stochastic_gradient_descent(X, y, alpha=0.01, iterations=100):
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros(n)
    for i in range(iterations):
        rand_idx = np.random.randint(m)
        xi = X[rand_idx]
        yi = y[rand_idx]
        hypothesis = np.dot(xi, theta)
        loss = hypothesis - yi
        gradient = np.dot(xi.T, loss)
        theta -= alpha * gradient
    return theta

Dans le code ci-dessus, nous avons utilisé l'algorithme de descente de gradient stochastique pour résoudre les paramètres thêta du modèle de régression linéaire entre l'ensemble de données X et la variable cible y. Plus précisément, pour chaque itération, nous sélectionnons au hasard une ligne d'échantillons de données xi et la valeur cible correspondante yi dans l'ensemble de données, et calculons l'erreur entre la valeur prédite par le thêta actuel et la valeur vraie. Ensuite, nous calculerons la dérivée de cette erreur par rapport à chaque caractéristique, puis la multiplierons par le taux d'apprentissage alpha pour obtenir la modification du thêta actuel. Enfin, nous appliquerons cette modification au thêta actuel pour obtenir la valeur thêta mise à jour.

Dans le même temps, nous devons également noter que l'algorithme de descente de gradient stochastique nécessite moins de ressources informatiques que l'algorithme de descente de gradient par lots. En effet, nous ne traitons qu'une petite partie des données à chaque itération plutôt que l'intégralité de l'ensemble de données. Étant donné que cette technique de réduction de l'ensemble de données peut être d'une grande utilité lorsque la dimensionnalité des données est élevée, les algorithmes de descente de gradient stochastique sont souvent utilisés dans la pratique pour optimiser les modèles d'apprentissage automatique.

Pour résumer, l'algorithme de descente de gradient stochastique est un algorithme itératif d'optimisation des modèles d'apprentissage automatique. Il évite de rester coincé dans des solutions optimales locales lors de la formation du modèle en sélectionnant des échantillons dans l'ensemble de données dans un ordre aléatoire. En Python, nous pouvons utiliser des bibliothèques telles que NumPy pour implémenter l'algorithme de descente de gradient stochastique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!