Svm কি গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করে?

2024 লেখক: Fiona Howard | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-10 06:34

SGD এর সাথে SVM অপ্টিমাইজ করা। স্টকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করার জন্য স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (প্রায়শই সংক্ষেপে SGD) উপযুক্ত মসৃণতা বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে একটি উদ্দেশ্য ফাংশন অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি (যেমন ডিফারেনশিয়াবল বা সাবডিফারেনশিয়াবল)। https://en.wikipedia.org › উইকি › Stochastic_gradient_descent

স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট - উইকিপিডিয়া

সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনে, আমাদের অবশ্যই কব্জা ক্ষতি ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট খুঁজে বের করতে হবে। … এখানে, C হল রেগুলারাইজেশন প্যারামিটার, η হল শেখার হার, এবং β হল সহগগুলির জন্য এলোমেলো মানের ভেক্টর হিসাবে আরম্ভ করা হয়েছে৷

কোন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করে?

সহগ সহ অ্যালগরিদমের সাধারণ উদাহরণ যা গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করে অপ্টিমাইজ করা যায় তা হল লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন।

SVM কি SGD ব্যবহার করে?

কোন SGD SVM নেই। এই পোস্ট দেখুন. স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (SGD) হল মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য একটি অ্যালগরিদম। ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী, SGD অ্যালগরিদম অনেক মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করা হয়?

গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট হল একটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম যা স্থানীয় ন্যূনতম একটি পার্থক্যযোগ্য ফাংশন খুঁজে বের করার জন্য। গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করা হয় মেশিন লার্নিং-এ একটি ফাংশনের প্যারামিটারের মান খুঁজে বের করতে(সহগ) যা একটি খরচ ফাংশনকে যতদূর সম্ভব কমিয়ে দেয়।

এসভিএম কি স্টোকাস্টিক?

Stochastic SVM প্রশিক্ষণ সেট থেকে সর্বোত্তম হাইপারপ্লেন শেখার মাধ্যমে একটি উচ্চ ভবিষ্যদ্বাণী নির্ভুলতা অর্জন করে, যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন সমস্যাগুলিকে ব্যাপকভাবে সরল করে। … পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে, আমরা Stochastic SVM-এর জন্য 90.43% নির্ভুলতা এবং Fazzy Kernel Robust C-Means-এর জন্য 95.65% নির্ভুলতা পাই।