【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法- - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム 深層学習を知るにあたって、最適化アルゴリズム(Optimizer)の理解は避けて通れません。 ただ最適化アルゴリズムを理解しようとすると数式が出て来てしかも勾配降下法やらモーメンタムやらAdamやら、種類が多くあり複雑に見えてしまいます。 実は、これらが作られたのにはしっかりとした流れがあり、それを理解すれば 簡単に最適化アルゴリズムを理解することができます 。 ここではそもそもの最適化アルゴリズムと損失関数の意味から入り、最急降下法から最適化アルゴリズムの大定番のAdamそして二階微分のニュートン法まで順を追って 図をふんだんに使いながら丁寧に解説 し
最急降下法（勾配法）
最急降下法（勾配法）のアルゴリズム ある関数の最小値を数値的に求める方法として、古くから最急降下法（勾配降下法）というアルゴリズムが知られています。最急降下法は適当な所にボールを置いて手を離し、斜面に沿って転がしながら、最終的に落ち着いた場所を最小値とするようなイメージのアルゴリズムです。 簡単な例として、二次関数 $f(x)=x^2$ の最小値を最急降下法で求めてみましょう。 この関数の点 $x$ における勾配（傾き）は導関数 $f'(x)=2x$ で与えられます。 最初に適当な点（初期値）$x_0$ を決めます。 どこでもいいのですが、とりあえず $x_0=2$ としておきます。 初期値における勾配は \[f'(x_0)=2x_0=4\tag{1}\] です。上って行く方向とは逆に点を動かすために、この勾配に学習率とよばれる正の係数 $\alpha$ を掛けた値を $x_0$ から引い
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
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勾配降下法まとめ｜じん@なんかよくわからないことをやっている人
勾配降下法について - Qiita
