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定義-勾配降下アルゴリズムとはどういう意味ですか？
勾配降下アルゴリズムは、機械学習操作の改善に役立つ戦略です。 勾配降下アルゴリズムは、問題を最適化するために、人工ニューラルネットワークのニューロンの入力重みを調整し、ローカルミニマムまたはグローバルミニマムを見つけるために機能します。
勾配降下アルゴリズムは、単に勾配降下とも呼ばれます。
Techopediaは勾配降下アルゴリズムを説明します
勾配降下の仕組みを理解するには、まず、厳密に予測可能なパスに適合しない可能性のある実際の値のグラフとともに、予測値のグラフについて考えます。 勾配降下とは、入力重みを調整することにより、予測値または理論値と観測された実際の値の間、または機械学習ではトレーニングセットのギャップを縮小することです。 アルゴリズムは勾配または変化を計算し、その予測ギャップを徐々に縮小して、機械学習システムの出力を改善します。 勾配降下法は、ANNがあらゆる種類のソフトウェア領域で何ができるかを調査する際に、ANNの出力を改良する一般的な方法です。
