勾配ベースの最適化手法は、関数の最小 (または最大) 値を見つけるための最適化で一般的に使用されます。これらのメソッドは、関数の勾配 (または偏導関数) に依存して、最小値 (または最大値) に達するまでパラメーターを繰り返し更新します。
勾配ベースの最適化手法の役割は、パラメーター空間を効率的に検索し、目的関数を最小化する最適値を見つけることです。これは、予測値と真の値の差を測定する損失関数を最小化することを目的とする機械学習や深層学習で特に役立ちます。
確率的勾配降下 (SGD)、Momentum、AdaGrad、Adam などの勾配ベースの最適化手法は、数百万のパラメーターを持つ複雑なモデルをトレーニングするために、深層学習で広く使用されています。これらのメソッドは、モデルが最小損失に収束するまで、各パラメーターに関する損失関数の勾配に基づいてパラメーターを繰り返し更新します。
全体として、勾配ベースの最適化手法は、複雑な関数を最適化し、機械学習、エンジニアリング、金融などを含むさまざまなアプリケーションの最適値を見つける上で重要な役割を果たします。
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