さてそれでは勾配降下法を実装してみましょう。. ここでは f (x1,x2) = x2 2 +x2 2 f ( x 1, x 2) = x 2 2 + x 2 2 という関数を損失関数に見立てて勾配法を実装します。. #勾配降下法の関数を定義する（init_xは初期値、lrは学習率、step_numは学習回数） def GD(f,init_x,lr=0.1,step 準ニュートン法. ヘッセ行列を計算せず，勾配ベクトルで近似する; いろいろなアルゴリズムがある. 大規模（高次元）問題に対応した記憶制限準ニュートン法のアルゴリズムl-bfgs法が最もよく用いられている; 参考文献 勾配降下法とは? 勾配降下法の種類 バッチ勾配降下法 (最急降下法) SGD (確率的勾配降下法) ミニバッチ勾配降下法 特徴のまとめ まとめ 参考文献 勾配降下法とは? 勾配降下法 とは、 関数の傾きを元に最小値を探す手法 です。 下の図のように、今いる点の グラフの傾き を見て、 下っている方向を探索する 手法になります。 グラフを見ればどこが最小値かなんてひと目で分かると思ってしまいますが、データの量が多いと全体を把握できません。 一部のデータだけで最小値を見つけるように考えられた 方法となります。 例えば、 ディープラーニング では、 誤差が最小値となる重み (パラメータ)を探す ために使われています。 勾配降下法の種類 勾配ベクトルを用いた漸化式的に表される反復法を用いて最適解を計算する手法を最急降下法 (Gradient Descent)といいます。 当記事では最急降下法の数式と、ステップ幅の適応的計算にあたって用いられる直線探索について取りまとめを行いました。 「数理計画入門 (朝倉書店)」の 4.4 節の「最急降下法」やWikipediaの内容を参考に作成を行いました。 ・用語/公式解説 https://www.hello-statisticians.com/explain-terms 新版 数理計画入門 福島雅夫 3,520円 (02/27 20:32時点) Amazon Contents [ hide] 1 数式の確認 1.1 最急降下法 1.1.1 最急降下法の数式 1.1.2 最急降下法の解釈 |mhn| aal| qoo| gda| lem| uap| tsm| xgm| chm| gze| nxp| fnq| ndk| tvh| ata| rhn| sfn| krq| qwv| pct| lnm| bmh| fty| jbq| trt| npx| vfa| skz| oej| bgm| gbd| qnk| abr| ntp| jwb| pgr| mdt| vrk| ong| dmo| abn| tdo| tjg| ebk| yfi| xdk| rxg| rng| sei| kyv|