روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان معمولاً در بهینه‌سازی برای یافتن حداقل (یا حداکثر) مقدار یک تابع استفاده می‌شوند. این روش ها بر شیب (یا مشتق جزئی) تابع تکیه می کنند تا به طور مکرر پارامترها را تا رسیدن به حداقل (یا حداکثر) به روز کنند.
نقش روش های بهینه سازی مبتنی بر گرادیان جستجوی کارآمد در فضای پارامتر و یافتن مقادیر بهینه است که تابع هدف را به حداقل می رساند. این به ویژه در یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مفید است، جایی که هدف به حداقل رساندن تابع ضرر است که تفاوت بین مقادیر پیش‌بینی‌شده و واقعی را اندازه‌گیری می‌کند.
روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان مانند نزول گرادیان تصادفی (SGD)، مومنتوم، آداگراد و آدام به طور گسترده در یادگیری عمیق برای آموزش مدل‌های پیچیده با میلیون‌ها پارامتر استفاده می‌شوند. این روش ها به طور مکرر پارامترها را بر اساس گرادیان تابع ضرر با توجه به هر پارامتر به روز می کنند تا زمانی که مدل به حداقل تلفات همگرا شود.
به طور کلی، روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان نقش مهمی در بهینه‌سازی توابع پیچیده و یافتن مقادیر بهینه برای کاربردهای مختلف از جمله یادگیری ماشین، مهندسی، امور مالی و غیره دارند.
تاریخ انتشار: