


Apakah algoritma keturunan kecerunan dalam Python?
Apakah algoritma penurunan kecerunan dalam Python?
Algoritma keturunan kecerunan ialah teknik pengoptimuman matematik yang biasa digunakan untuk mencari nilai minimum sesuatu fungsi. Algoritma secara beransur-ansur mengemas kini nilai parameter fungsi secara berulang, mengalihkannya ke arah minimum tempatan. Dalam Python, algoritma turunan kecerunan digunakan secara meluas dalam bidang seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, sains data dan pengoptimuman berangka.
Prinsip algoritma penurunan kecerunan
Prinsip asas algoritma penurunan kecerunan adalah untuk mengemas kini sepanjang arah kecerunan negatif fungsi objektif. Pada satah dua dimensi, fungsi objektif boleh dinyatakan sebagai $f(x,y)=x^2+y^2$. Kita boleh mendapatkan beberapa contoh maklumat tentang fungsi dengan menggambarkan konturnya. Setiap kontur mewakili titik di mana fungsi mendatar pada ketinggian tetap. Semakin bulat kontur fungsi, semakin rata kecerunan fungsi dan semakin curam kecerunan fungsi.
Dalam contoh khusus ini, minimum ialah pada titik $(0,0)$. Kita boleh lelaran dari mana-mana titik permulaan untuk mencari penyelesaian optimum setempat dengan mengurangkan saiz langkah secara beransur-ansur, bergerak ke arah yang bertentangan dengan kecerunan. Pada setiap langkah lelaran, kami perlu mengemas kini nilai parameter kami dengan pergi ke arah yang bertentangan dengan kecerunan. Variasi parameter dinyatakan sebagai $ heta$:
$ heta = heta - lpharac{partial}{partial heta}J( heta)$
di mana, $ lpha$ ialah saiz langkah, $J( heta)$ ialah fungsi objektif, $ rac{partial}{partial heta}$ ialah sasaran Derivatif fungsi. Pada setiap langkah lelaran, algoritma mengemas kini nilai $ heta $ sehingga keputusan yang memuaskan diperolehi.
Aplikasi Algoritma Keturunan Kecerunan
Algoritma Keturunan Kecerunan ialah teknik pengoptimuman umum yang boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah. Dalam pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan sains data, algoritma penurunan kecerunan digunakan secara meluas dalam bidang berikut:
Regresi logistik: Algoritma keturunan kecerunan boleh digunakan untuk meminimumkan fungsi kehilangan regresi logistik untuk mendapatkan pekali terbaik anggaran nilai.
Regression Linear: Algoritma ini juga boleh digunakan untuk pengoptimuman parameter dalam regresi linear.
Rangkaian saraf: Algoritma keturunan kecerunan ialah algoritma teras untuk melatih rangkaian saraf. Biasanya, kami menggunakan algoritma perambatan belakang untuk mengira kecerunan ralat dan menggunakannya dalam pengoptimum keturunan kecerunan.
PCA (Analisis Komponen Utama): Algoritma penurunan kecerunan boleh digunakan untuk mengoptimumkan fungsi objektif dalam analisis komponen utama untuk mendapatkan perwakilan data yang dikurangkan secara dimensi.
Sains Data: Algoritma keturunan kecerunan boleh digunakan untuk meminimumkan fungsi ralat seperti ralat min kuasa dua (MSE) untuk mencapai pemodelan dan ramalan data.
Ringkasan
Algoritma penurunan kecerunan ialah teknik pengoptimuman yang berkesan yang boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah matematik. Dalam Python, algoritma turunan kecerunan digunakan secara meluas dalam bidang seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, sains data dan pengoptimuman berangka. Apabila menggunakan algoritma penurunan kecerunan, parameter saiz langkah dan nilai awal fungsi objektif perlu dipilih dengan teliti untuk memastikan hasil akhir adalah optimum.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah algoritma keturunan kecerunan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Bagaimana untuk memuat turun DeepSeek Xiaomi? Cari "DeepSeek" di kedai aplikasi Xiaomi. Kenal pasti keperluan anda (fail carian, analisis data), dan cari alat yang sepadan (seperti pengurus fail, perisian analisis data) yang termasuk fungsi DeepSeek.

Kunci untuk menggunakan DeepSeek dengan berkesan adalah dengan bertanya dengan jelas: menyatakan soalan secara langsung dan khusus. Berikan maklumat khusus dan maklumat latar belakang. Untuk pertanyaan yang kompleks, pelbagai sudut dan penolakan pendapat dimasukkan. Fokus pada aspek tertentu, seperti kemunculan prestasi dalam kod. Simpan pemikiran kritikal mengenai jawapan yang anda dapatkan dan membuat pertimbangan berdasarkan kepakaran anda.

Hanya gunakan fungsi carian yang datang dengan DeepSeek. Walau bagaimanapun, untuk carian yang tidak popular, maklumat terkini atau masalah yang perlu dipertimbangkan, perlu menyesuaikan kata kunci atau menggunakan penerangan yang lebih spesifik, menggabungkannya dengan sumber maklumat masa nyata yang lain, dan memahami bahawa DeepSeek hanyalah alat yang memerlukannya Strategi carian yang aktif, jelas dan halus.

DeepSeek bukan bahasa pengaturcaraan, tetapi konsep carian yang mendalam. Melaksanakan DeepSeek memerlukan pemilihan berdasarkan bahasa yang ada. Untuk senario aplikasi yang berbeza, perlu memilih bahasa dan algoritma yang sesuai, dan menggabungkan teknologi pembelajaran mesin. Kualiti kod, pemeliharaan, dan ujian adalah penting. Hanya dengan memilih bahasa pengaturcaraan yang betul, algoritma dan alat mengikut keperluan anda dan menulis kod berkualiti tinggi dapat dilaksanakan dengan jayanya.

Soalan: Adakah DeepSeek tersedia untuk perakaunan? Jawapan: Tidak, ia adalah alat perlombongan dan analisis data yang boleh digunakan untuk menganalisis data kewangan, tetapi ia tidak mempunyai rekod perakaunan dan melaporkan fungsi penjanaan perisian perakaunan. Menggunakan DeepSeek untuk menganalisis data kewangan memerlukan kod menulis untuk memproses data dengan pengetahuan struktur data, algoritma, dan API DeepSeek untuk mempertimbangkan masalah yang berpotensi (mis. Pengetahuan pengaturcaraan, lengkung pembelajaran, kualiti data)

Penjelasan terperinci mengenai akses dan panggilan DeepSeekapi: Panduan permulaan cepat Artikel ini akan membimbing anda secara terperinci bagaimana untuk mengakses dan memanggil DeepSeekapi, membantu anda dengan mudah menggunakan model AI yang kuat. Langkah 1: Dapatkan kunci API untuk mengakses laman web rasmi DeepSeek dan klik pada "Platform Terbuka" di sudut kanan atas. Anda akan mendapat sejumlah token percuma (digunakan untuk mengukur penggunaan API). Dalam menu di sebelah kiri, klik "Apikeys" dan kemudian klik "Buat Apikey". Namakan Apikey anda (contohnya, "Ujian") dan salin kunci yang dihasilkan dengan segera. Pastikan untuk menyimpan kunci ini dengan betul, kerana ia hanya akan dipaparkan sekali

Pinetwork akan melancarkan Pibank, platform perbankan mudah alih revolusioner! Pinetwork hari ini mengeluarkan kemas kini utama mengenai Pimisrbank Elmahrosa (muka), yang disebut sebagai Pibank, yang mengintegrasikan dengan baik perkhidmatan perbankan tradisi C). Apakah pesona Pibank? Mari kita cari! Fungsi utama Pibank: Pengurusan sehenti akaun bank dan aset cryptocurrency. Menyokong urus niaga masa nyata dan mengamalkan biospesies

Berikut ialah beberapa alat penghirisan AI yang popular: TensorFlow DataSetPyTorch DataLoaderDaskCuPyscikit-imageOpenCVKeras ImageDataGenerator
