গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট হল একটি স্থানীয় ন্যূনতম পার্থক্যযোগ্য ফাংশন খুঁজে পাওয়ার জন্য একটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম। গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করা হয় মেশিন লার্নিং-এ একটি ফাংশনের প্যারামিটারের মান খুঁজে বের করার জন্য (সহগ) যা একটি খরচ ফাংশন যতদূর সম্ভব কমিয়ে দেয়।
কেন আমরা রৈখিক রিগ্রেশনে গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করি?
রৈখিক রিগ্রেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করার প্রধান কারণ হল কম্পিউটেশনাল জটিলতা: কিছু ক্ষেত্রে গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করে সমাধান খুঁজে বের করা গণনাগতভাবে সস্তা (দ্রুত)। এখানে, আপনাকে ম্যাট্রিক্স X′X গণনা করতে হবে তারপর এটিকে উল্টাতে হবে (নীচের নোট দেখুন)। এটি একটি ব্যয়বহুল হিসাব।
নিউরাল নেটওয়ার্কে গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করা হয় কেন?
গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট হল একটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম যা সাধারণত মেশিন লার্নিং মডেল এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রশিক্ষণের ডেটা এই মডেলগুলিকে সময়ের সাথে সাথে শিখতে সাহায্য করে, এবং গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের মধ্যে খরচ ফাংশন বিশেষভাবে একটি ব্যারোমিটার হিসাবে কাজ করে, প্যারামিটার আপডেটের প্রতিটি পুনরাবৃত্তির সাথে এর যথার্থতা পরিমাপ করে৷
কেন গভীর শিক্ষার জন্য গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট কাজ করে?
গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট হল একটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম যা গ্রেডিয়েন্টের নেতিবাচক দ্বারা সংজ্ঞায়িত হিসাবে খাড়া ডিসেন্ট এর দিকে পুনরাবৃত্তভাবে সরে গিয়ে কিছু ফাংশনকে ছোট করতে ব্যবহৃত হয়। মেশিন লার্নিংয়ে, আমরা আমাদের মডেলের প্যারামিটার আপডেট করতে গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করি।
গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট কোথায় ব্যবহার করা হয়?
গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট সর্বোত্তম ব্যবহার করা হয় যখন প্যারামিটারগুলি বিশ্লেষণাত্মকভাবে গণনা করা যায় না (যেমন রৈখিক বীজগণিত ব্যবহার করে) এবং একটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম দ্বারা অনুসন্ধান করা আবশ্যক৷
