golang에서 sgd를 구현하는 방법

SGD(Stochastic Gradient Descent)는 기계 학습의 매개변수 최적화에 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 이번 글에서는 Go언어(Golang)를 이용하여 SGD를 구현하는 방법을 소개하고 구현예를 들어보겠습니다.

1. SGD 알고리즘

SGD 알고리즘의 기본 아이디어는 각 반복에서 일부 샘플을 무작위로 선택하고 현재 모델 매개변수 하에서 이러한 샘플의 손실 함수를 계산하는 것입니다. 그런 다음 이러한 샘플에 대해 기울기가 계산되고 모델 매개변수는 기울기 방향에 따라 업데이트됩니다. 이 과정은 정지 조건이 충족될 때까지 여러 번 반복됩니다.

구체적으로 $f(x)$를 손실 함수로, $x_i$를 $i$번째 샘플의 특징 벡터로, $y_i$를 $i$번째 샘플의 출력으로, $w$로 설정합니다. 현재 모델 매개변수이고 SGD의 업데이트 공식은 다음과 같습니다.

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

여기서 $alpha$는 학습률, $nabla f(x_i, y_i, w)$는 현재 모델 매개변수에서 $i$번째 샘플의 손실 함수 기울기를 계산하는 것을 의미합니다.

2. Golang 구현

Golang에서 SGD 알고리즘을 구현하는 데 필요한 라이브러리는 다음과 같습니다. 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 통계 함수(예: 평균, 표준 편차 등)를 제공합니다.

다음은 간단한 Golang 구현입니다.

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)
}

이 구현의 데이터 세트는 $100 x 2$ 행렬이며 각 행은 샘플을 나타내며 각 샘플에는 두 가지 기능이 있습니다. $y$ 레이블은 $100 x 1$ 벡터이며 각 요소는 0 또는 1입니다. 코드의 반복 횟수는 1000이고 학습률 $alpha$는 0.01입니다.

각 반복에서 샘플이 무작위로 선택되고 이 샘플에 대한 손실 함수 기울기가 계산됩니다. 기울기 계산이 완료된 후 위 공식을 사용하여 모델 매개변수를 업데이트합니다. 마지막으로 모델 매개변수가 출력됩니다.

3. 요약

이 글에서는 Golang을 사용하여 SGD 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 간단한 예를 제시합니다. 실제 응용 프로그램에는 모멘텀이 있는 SGD, AdaGrad, Adam 등과 같은 SGD 알고리즘의 몇 가지 변형도 있습니다. 독자는 자신의 필요에 따라 사용할 알고리즘을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 golang에서 sgd를 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!