Gradyan tabanlı optimizasyon yöntemleri, bir fonksiyonun minimum (veya maksimum) değerini bulmak için optimizasyonda yaygın olarak kullanılır. Bu yöntemler, bir minimuma (veya maksimuma) ulaşılana kadar parametreleri yinelemeli olarak güncellemek için fonksiyonun gradyanına (veya kısmi türevine) dayanır.
Gradyan tabanlı optimizasyon yöntemlerinin rolü, parametre uzayını verimli bir şekilde aramak ve amaç fonksiyonunu en aza indiren en uygun değerleri bulmaktır. Bu, amacın tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki farkı ölçen kayıp fonksiyonunu en aza indirmek olduğu makine öğrenimi ve derin öğrenmede özellikle yararlıdır.
Stokastik Gradient Descent (SGD), Momentum, AdaGrad ve Adam gibi gradyan tabanlı optimizasyon yöntemleri, milyonlarca parametreli karmaşık modelleri eğitmek için derin öğrenmede yaygın olarak kullanılır. Bu yöntemler, model minimum bir kayba yaklaşana kadar her bir parametreye göre kayıp fonksiyonunun gradyanına dayalı olarak parametreleri yinelemeli olarak günceller.
Genel olarak, gradyan tabanlı optimizasyon yöntemleri, karmaşık işlevleri optimize etmede ve makine öğrenimi, mühendislik, finans ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için en uygun değerleri bulmada çok önemli bir rol oynar.
Yayın tarihi: