ഗ്രേഡിയന്റ് ഇറക്കം

ഒരു ഒബ്ജക്റ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ചിലവ് ഫംഗ്‌ഷൻ കുറയ്ക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ആവർത്തന അൽഗോരിതം സമീപനമാണ് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്. ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ് റിഗ്രഷൻ പോലെയുള്ള ഒരു മോഡലിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, പരാമീറ്ററുകളുടെ സെറ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് പരമാവധി അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞ പോയിന്റ് നേടുന്നതിന്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ചെലവ് ഫംഗ്ഷൻ കുറയ്ക്കുന്ന പരാമീറ്ററുകൾ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

ഓരോ പോയിന്റിലും ഒരു ഫംഗ്‌ഷന്റെ ഗ്രേഡിയന്റ് കണക്കാക്കി, തുടർന്ന് അതിനനുസരിച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പാരാമീറ്ററുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് കോസ്റ്റ് ഫംഗ്ഷന്റെ ഡെറിവേറ്റീവ് ആണ് ഗ്രേഡിയന്റ്. ഡെറിവേറ്റീവിന് നെഗറ്റീവ് മൂല്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ഒപ്റ്റിമൽ പാരാമീറ്റർ കുറയുന്നു. ഡെറിവേറ്റീവിന് പോസിറ്റീവ് മൂല്യമുള്ളപ്പോൾ വിപരീതം നിലനിൽക്കും. അൽഗോരിതം അവരോഹണ ഗ്രേഡിയന്റിനെ പിന്തുടരുന്നതിനാൽ, അത് ഒടുവിൽ ഗ്രേഡിയന്റ് പൂജ്യമാകുന്ന ഒരു പോയിന്റിൽ എത്തുന്നു. ആ ഘട്ടത്തിൽ, പരാമീറ്ററുകൾ അതിന്റെ പ്രാദേശിക മിനിമം പോയിന്റിൽ എത്തുമായിരുന്നു.

പൊതുവേ, നോൺ-ലീനിയർ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു സമീപനമാണ് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ്. ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും വലിയ സങ്കീർണ്ണമായവയിലും ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ലളിതമായ ഗണിതശാസ്ത്ര സമീപനം പിന്തുടരുന്നതിനാൽ ഇത് നടപ്പിലാക്കാനും എളുപ്പമാണ്.

ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ് അൽഗോരിതത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം പഠന നിരക്കാണ്. അൽഗോരിതം പാരാമീറ്ററുകൾ എത്ര വേഗത്തിൽ ക്രമീകരിക്കുമെന്ന് ഈ പരാമീറ്റർ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഉയർന്ന പഠന നിരക്ക്, പ്രാദേശിക മിനിമം പോയിന്റിലേക്ക് മാറുന്നതിന് പകരം അൽഗോരിതം വ്യതിചലിക്കുന്നതിനോ ആന്ദോളനം ചെയ്യുന്നതിനോ കാരണമാകും. അതിനാൽ, ശരിയായ പഠന നിരക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയയുടെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ്.

ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ പോലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള മറ്റ് മേഖലകളിലും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.