Apakah algoritma penurunan kecerunan stokastik dalam Python?

Apakah algoritma penurunan kecerunan stokastik dalam Python?

Algoritma penurunan kecerunan stokastik ialah algoritma biasa yang digunakan untuk mengoptimumkan model pembelajaran mesin Tujuannya adalah untuk meminimumkan fungsi kehilangan. Algoritma ini dipanggil "rawak" kerana ia menggunakan rawak untuk membantu mengelakkan terperangkap dalam optimum tempatan semasa melatih model. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara algoritma turunan kecerunan stokastik berfungsi dan cara melaksanakannya dalam Python.

Algoritma penurunan kecerunan ialah algoritma lelaran yang digunakan untuk meminimumkan fungsi kehilangan. Dalam setiap lelaran, ia menggerakkan parameter semasa satu langkah kecil ke arah kecerunan negatif fungsi kehilangan. Proses ini akan berterusan sehingga syarat berhenti tertentu dicapai.

Contoh kod:

# 随机梯度下降算法实现
def stochastic_gradient_descent(X, y, alpha=0.01, iterations=100):
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros(n)
    for i in range(iterations):
        rand_idx = np.random.randint(m)
        xi = X[rand_idx]
        yi = y[rand_idx]
        hypothesis = np.dot(xi, theta)
        loss = hypothesis - yi
        gradient = np.dot(xi.T, loss)
        theta -= alpha * gradient
    return theta

Dalam kod di atas, kami menggunakan algoritma penurunan kecerunan stokastik untuk menyelesaikan theta parameter model regresi linear antara set data X dan pembolehubah sasaran y. Khususnya, untuk setiap lelaran kami secara rawak memilih satu baris sampel data xi dan nilai sasaran yang sepadan yi daripada set data, dan mengira ralat antara nilai yang diramalkan oleh theta semasa dan nilai sebenar. Kemudian, kami akan mengira terbitan ralat ini berkenaan dengan setiap ciri, dan kemudian darabkannya dengan alfa kadar pembelajaran untuk mendapatkan perubahan dalam theta semasa. Akhir sekali, kami akan menggunakan perubahan ini pada theta semasa untuk mendapatkan nilai theta yang dikemas kini.

Pada masa yang sama, kita juga perlu ambil perhatian bahawa algoritma penurunan kecerunan stokastik memerlukan sumber pengkomputeran yang kurang daripada algoritma penurunan kecerunan kelompok. Ini kerana kami hanya memproses sebahagian kecil data dalam setiap lelaran dan bukannya keseluruhan set data. Oleh kerana teknik mengurangkan set data ini boleh digunakan dengan baik apabila dimensi data adalah tinggi, algoritma penurunan kecerunan stokastik sering digunakan dalam amalan untuk mengoptimumkan model pembelajaran mesin.

Untuk meringkaskan, algoritma penurunan kecerunan stokastik ialah algoritma berulang untuk mengoptimumkan model pembelajaran mesin. Ia mengelak daripada jatuh ke dalam penyelesaian optimum tempatan apabila melatih model dengan memilih sampel dalam set data dalam susunan rawak. Dalam Python, kita boleh menggunakan perpustakaan seperti NumPy untuk melaksanakan algoritma penurunan kecerunan stokastik.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah algoritma penurunan kecerunan stokastik dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!