隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一種常用於機器學習中參數最佳化的最佳化演算法。在本文中,我們將介紹如何使用Go語言(Golang)實作SGD,並給出實作的例子。
SGD 演算法的基本想法是在每一次迭代中,隨機選取一些樣本,並計算當前模型參數下這些樣本的損失函數。然後在這些樣本上計算梯度,並按照梯度的方向更新模型參數。這個過程會重複進行多次,直到滿足停止條件。
具體來說,設$f(x)$ 為損失函數,$x_i$ 為第$i$ 個樣本的特徵向量,$y_i$ 為第$i$ 個樣本的輸出,$w $ 為目前模型參數,SGD 的更新公式為:
$$w = w - \alpha \nabla f(x_i, y_i, w)$$
其中$\alpha$ 為學習率(learning rate),$\nabla f(x_i, y_i, w)$ 表示在目前模型參數下計算第$i$ 個樣本的損失函數梯度。
在Golang 中實作SGD 演算法需要用到的函式庫有:gonum
、gonum/mat
和gonum/stat
。其中gonum
是一個數學函式庫,提供了許多常用的數學函數,gonum/mat
是用來處理矩陣和向量的函式庫,gonum/stat
則提供了統計學函數(如平均值、標準差等)。
下面是一個簡單的 Golang 實作:
package main import ( "fmt" "math/rand" "gonum.org/v1/gonum/mat" "gonum.org/v1/gonum/stat" ) func main() { // 生成一些随机的数据 x := mat.NewDense(100, 2, nil) y := mat.NewVecDense(100, nil) for i := 0; i < x.RawMatrix().Rows; i++ { x.Set(i, 0, rand.Float64()) x.Set(i, 1, rand.Float64()) y.SetVec(i, float64(rand.Intn(2))) } // 初始化模型参数和学习率 w := mat.NewVecDense(2, nil) alpha := 0.01 // 迭代更新模型参数 for i := 0; i < 1000; i++ { // 随机选取一个样本 j := rand.Intn(x.RawMatrix().Rows) xi := mat.NewVecDense(2, []float64{x.At(j, 0), x.At(j, 1)}) yi := y.AtVec(j) // 计算损失函数梯度并更新模型参数 gradient := mat.NewVecDense(2, nil) gradient.SubVec(xi, w) gradient.ScaleVec(alpha*(yi-gradient.Dot(xi)), xi) w.AddVec(w, gradient) } // 输出模型参数 fmt.Println(w.RawVector().Data) }
這個實作的資料集是一個 $100 \times 2$ 的矩陣,每一行代表一個樣本,每個樣本有兩個特徵。標籤 $y$ 是一個 $100 \times 1$ 的向量,每個元素都是 0 或 1。程式碼中的迭代次數為 1000 次,學習率 $\alpha$ 為 0.01。
在每一次迭代中,隨機選取一個樣本,並在這個樣本上計算損失函數梯度。梯度計算完成後,使用上面的公式更新模型參數。最後輸出模型參數。
本文介紹如何使用 Golang 實作 SGD 演算法,並給了一個簡單的範例。在實際應用中,SGD 演算法也有一些變體,例如帶有動量的 SGD、AdaGrad、Adam 等。讀者可以根據自己的需求選擇使用哪種演算法。
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