একজন সিনিয়র ডেটা সায়েন্টিস্টের মতে, স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহারের একটি স্বতন্ত্র সুবিধা হল এটি গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট এবং ব্যাচ গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের চেয়ে দ্রুত গণনা করে … এছাড়াও, বিশাল ডেটাসেট, স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট দ্রুত রূপান্তরিত হতে পারে কারণ এটি আরও ঘন ঘন আপডেটগুলি সম্পাদন করে৷
স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট কিসের জন্য ব্যবহৃত হয়?
স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট হল একটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম যা প্রায়ই মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত মডেল প্যারামিটারগুলি খুঁজে বের করার জন্য যা ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং প্রকৃত আউটপুটগুলির মধ্যে সেরা ফিটের সাথে মিলে যায় এটি একটি অযৌক্তিক কিন্তু শক্তিশালী কৌশল. স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষিত করার জন্য কেন আমাদের স্ট্যান্ডার্ড গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের পরিবর্তে স্টকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করতে হবে?
স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট প্রতিটি পর্যবেক্ষণের পরামিতি আপডেট করে যা আরও সংখ্যক আপডেটের দিকে নিয়ে যায়। সুতরাং এটি একটি দ্রুত পদ্ধতি যা দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে। এই অ্যানিমেশনে বিভিন্ন দিক থেকে দ্রুত আপডেটগুলি লক্ষ্য করা যায়৷
কেন আমরা গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট পছন্দ 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।
এসজিডি কেন ব্যবহার করা হয়?
স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (প্রায়শই সংক্ষিপ্ত SGD) হল উপযুক্ত মসৃণতা বৈশিষ্ট্য সহ একটি উদ্দেশ্য ফাংশন অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি
