Bài 7: Gradient Descent (phần 1 2) - Tiep Vus blog Đường tiếp tuyến với đồ thị hàm số đó tại 1 điểm bất kỳ có hệ số góc chính bằng đạo hàm của hàm số tại điểm đó Trong hình phía trên, các điểm bên trái của điểm local minimum màu xanh lục có đạo hàm âm, các điểm bên phải có đạo hàm dương
Gradient Descent Giải Thích Từ A-Z . . . - Viblo Hôm nay, chúng ta sẽ cùng “đi bộ” theo từng bước để giải mã Gradient Descent, một trong những thuật toán tối ưu cơ bản nhưng mạnh mẽ nhất trong machine learning và deep learning Cùng nhau tìm hiểu cách thuật toán này giúp các mô hình học từ dữ liệu và dần dần “học
[Nhập môn Machine Learning] Bài 5: Gradient Descent - Blogger Ở bài trước chúng ta đã nói đến Cost Function Bây giờ, ta cần một thuật toán giúp máy tính có thể tìm điểm nhỏ nhất của $J(\theta)$ Vậy nên ở bài này chúng ta sẽ tìm hiểu một trong những thuật toán phổ biến trong Machine Learning chính là Gradient Descent Đạo hàm
Đạo hàm thành phần, Đạo hàm có hướng, và Gradient Các contour lines nằm sát nhau sẽ gần như song song và cách nhanh nhất di chuyển giữa hai đường song song là qua đường vuông góc chung Cách đi này trùng với hướng gradient, hệ quả là, gradient luôn vuông góc với các đường contour lines
Tìm Hiểu Gradient Descent: Quy Trình Tối Ưu Hoá Mô Hình AI . . . Qua từng bước cập nhật dựa trên gradient, mô hình dần dần học cách giảm thiểu sai số và tối ưu hóa dự đoán Bài viết cũng đã chỉ ra vai trò của Quy Tắc Chuỗi trong việc gia tăng hiệu quả của gradient descent Nhờ đó, mô hình có khả năng "học" và cải thiện dần dần
Đạo hàm theo hướng – Vectơ gradient | Bài Giảng Toán Cao Cấp + Ý nghĩa hình học của vectơ gradient – Trong mặt phẳng tọa độ Oxy, xét đường cong \( (C):f(x,y)=0 \) Giả sử (C) có tiếp tuyến tại \( {{M}_{0}}\in (C) \) là \( \Delta \) , khi đó vectơ pháp tuyến \( \Delta \) là \( {{\vec{n}}_{\Delta }}=\nabla f({{M}_{0}}) \) (Hình 2 3)
Tính ma trận nabla bằng phương pháp gradient descent Là sao? gradient luôn vuông góc với level curve Vì level curve không thay đổi giá trị hàm số, nên hướng của gradient là hướng hàm tăng nhanh nhất, hướng ngược lại gradient là hướng hàm số giảm nhiều nhất Phần này thuần Toán học thôi mà