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勾配降下法の最適化アルゴリズムの備忘録 - Qiita
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勾配降下法の最適化アルゴリズムの備忘録 - Qiita
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する という神みたいな記事に対して、さらっと読んで最小限のイメ... 勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する という神みたいな記事に対して、さらっと読んで最小限のイメージっぽいのをメモ程度にまとめたものです。 上記のリンクの記事を読むととてもわかりやすいかと思います。それを読みつつなるべく要点絞ったものを以下に備忘録として書きました。 一旦公開にしますが、簡単なpythonやC++での実装例なども、追加していきたいと思います。 そもそも勾配降下法とは 特に何かしらの目的関数を最適化(最小化,最大化)する問題を数値解析的に解くことに帰結するような問題に勾配降下法が使われます。なので、微分して0になるような値は何か的なものをプログラムで解くような感じです。 1. 最急降下法(バッチ学習) 仕組みとしては、まず最初にスタート地点を選び、その点での一番降下する傾きが大きいベクトルを利用して次のステップへと更新していく方法です。 みたいなステップで収束を繰り返す処理