ngongochongnhan
New member
## GDM hoạt động như thế nào?
Phương pháp gốc gradient (GDM) là thuật toán tối ưu hóa lặp thứ nhất để tìm ra mức tối thiểu của một hàm.Nó hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại theo hướng độ dốc âm của hàm, đó là hướng đi xuống dốc nhất.
Thuật toán bắt đầu với một dự đoán ban đầu cho vị trí của mức tối thiểu, và sau đó lặp lại cập nhật dự đoán bằng cách di chuyển theo hướng của gradient âm.Bản cập nhật được đưa ra bởi công thức sau:
`` `
x_new = x_old - \ alpha \ nabla f (x_old)
`` `
Trong đó $ \ alpha $ là tỷ lệ học tập, điều khiển kích thước của các bản cập nhật.
Thuật toán hội tụ đến mức tối thiểu cục bộ của hàm nếu tỷ lệ học tập được chọn một cách thích hợp.Tỷ lệ phải đủ nhỏ để đảm bảo rằng thuật toán không vượt quá mức tối thiểu, nhưng đủ lớn để đảm bảo rằng thuật toán hội tụ trong một khoảng thời gian hợp lý.
GDM là một thuật toán đơn giản và hiệu quả thường được sử dụng để tối ưu hóa nhiều chức năng.Nó đặc biệt phù hợp cho các chức năng mượt mà và có mức tối thiểu được xác định rõ.
## hashtags
* #xuống dốc
* #Tối ưu hóa
* #Machinelearning
* #Học kĩ càng
* #trí tuệ nhân tạo
=======================================
## How Does GDM Work?
Gradient Descent Method (GDM) is a first-order iterative optimization algorithm for finding the minimum of a function. It works by iteratively moving in the direction of the negative gradient of the function, which is the direction of steepest descent.
The algorithm starts with an initial guess for the location of the minimum, and then iteratively updates the guess by moving in the direction of the negative gradient. The update is given by the following formula:
```
x_new = x_old - \alpha \nabla f(x_old)
```
where $\alpha$ is the learning rate, which controls the size of the updates.
The algorithm converges to a local minimum of the function if the learning rate is chosen appropriately. The rate should be small enough to ensure that the algorithm does not overshoot the minimum, but large enough to ensure that the algorithm converges in a reasonable amount of time.
GDM is a simple and efficient algorithm that is often used to optimize a variety of functions. It is particularly well-suited for functions that are smooth and have a well-defined minimum.
## Hashtags
* #gradientdescent
* #Optimization
* #Machinelearning
* #DeePlearning
* #artificialintelligence
Phương pháp gốc gradient (GDM) là thuật toán tối ưu hóa lặp thứ nhất để tìm ra mức tối thiểu của một hàm.Nó hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại theo hướng độ dốc âm của hàm, đó là hướng đi xuống dốc nhất.
Thuật toán bắt đầu với một dự đoán ban đầu cho vị trí của mức tối thiểu, và sau đó lặp lại cập nhật dự đoán bằng cách di chuyển theo hướng của gradient âm.Bản cập nhật được đưa ra bởi công thức sau:
`` `
x_new = x_old - \ alpha \ nabla f (x_old)
`` `
Trong đó $ \ alpha $ là tỷ lệ học tập, điều khiển kích thước của các bản cập nhật.
Thuật toán hội tụ đến mức tối thiểu cục bộ của hàm nếu tỷ lệ học tập được chọn một cách thích hợp.Tỷ lệ phải đủ nhỏ để đảm bảo rằng thuật toán không vượt quá mức tối thiểu, nhưng đủ lớn để đảm bảo rằng thuật toán hội tụ trong một khoảng thời gian hợp lý.
GDM là một thuật toán đơn giản và hiệu quả thường được sử dụng để tối ưu hóa nhiều chức năng.Nó đặc biệt phù hợp cho các chức năng mượt mà và có mức tối thiểu được xác định rõ.
## hashtags
* #xuống dốc
* #Tối ưu hóa
* #Machinelearning
* #Học kĩ càng
* #trí tuệ nhân tạo
=======================================
## How Does GDM Work?
Gradient Descent Method (GDM) is a first-order iterative optimization algorithm for finding the minimum of a function. It works by iteratively moving in the direction of the negative gradient of the function, which is the direction of steepest descent.
The algorithm starts with an initial guess for the location of the minimum, and then iteratively updates the guess by moving in the direction of the negative gradient. The update is given by the following formula:
```
x_new = x_old - \alpha \nabla f(x_old)
```
where $\alpha$ is the learning rate, which controls the size of the updates.
The algorithm converges to a local minimum of the function if the learning rate is chosen appropriately. The rate should be small enough to ensure that the algorithm does not overshoot the minimum, but large enough to ensure that the algorithm converges in a reasonable amount of time.
GDM is a simple and efficient algorithm that is often used to optimize a variety of functions. It is particularly well-suited for functions that are smooth and have a well-defined minimum.
## Hashtags
* #gradientdescent
* #Optimization
* #Machinelearning
* #DeePlearning
* #artificialintelligence
