O metodă de optimizare bazată pe gradient este un tip de algoritm folosit pentru a găsi minimul sau maximul unei funcții prin ajustarea iterativă a parametrilor într-un mod care reduce valoarea funcției. Algoritmul calculează gradientul funcției într-un anumit punct din spațiul parametrilor și îl folosește pentru a determina direcția în care funcția este cea mai abruptă. Algoritmul ajustează apoi valorile parametrilor în acea direcție pentru a încerca să găsească un minim sau un maxim al funcției. Gradientul poate fi estimat folosind diferențierea numerică sau gradientul analitic poate fi calculat direct dacă este disponibil. Metodele de optimizare bazate pe gradient sunt utilizate pe scară largă în învățarea automată și în alte probleme de optimizare, cum ar fi în învățarea profundă, unde sunt utilizate pentru a găsi ponderile și părtinirile optime pentru rețelele neuronale.
Data publicării: