کسی فنکشن کی کم از کم (یا زیادہ سے زیادہ) قدر تلاش کرنے کے لیے گریڈینٹ پر مبنی اصلاح کے طریقے عام طور پر اصلاح میں استعمال ہوتے ہیں۔ یہ طریقے فنکشن کے میلان (یا جزوی مشتق) پر انحصار کرتے ہیں جب تک کہ کم سے کم (یا زیادہ سے زیادہ) تک نہ پہنچ جائے پیرامیٹرز کو تکراری طور پر اپ ڈیٹ کریں۔
تدریجی بنیاد پر اصلاح کے طریقوں کا کردار پیرامیٹر کی جگہ کو مؤثر طریقے سے تلاش کرنا اور بہترین اقدار کو تلاش کرنا ہے جو مقصدی فنکشن کو کم سے کم کرتی ہیں۔ یہ خاص طور پر مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ میں مفید ہے، جہاں مقصد نقصان کے فنکشن کو کم سے کم کرنا ہے جو پیش گوئی کی گئی اور صحیح اقدار کے درمیان فرق کی پیمائش کرتا ہے۔
گریڈینٹ پر مبنی اصلاح کے طریقے جیسے کہ Stochastic Gradient Descent (SGD)، Momentum، AdaGrad، اور Adam کا وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے تاکہ لاکھوں پیرامیٹرز کے ساتھ پیچیدہ ماڈلز کو تربیت دی جا سکے۔ یہ طریقے ہر پیرامیٹر کے حوالے سے نقصان کے فنکشن کے میلان کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو بار بار اپ ڈیٹ کرتے ہیں، جب تک کہ ماڈل کم سے کم نقصان میں تبدیل نہ ہو جائے۔
مجموعی طور پر، تدریجی بنیاد پر اصلاح کے طریقے پیچیدہ افعال کو بہتر بنانے اور مختلف قسم کے ایپلی کیشنز کے لیے بہترین اقدار تلاش کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں، بشمول مشین لرننگ، انجینئرنگ، فنانس، اور بہت کچھ۔
تاریخ اشاعت: