반응형 DL5 [Optimization]Adagrad(Adaptive Gradient), RMSProp(Root Mean Squared Propagation), Adadelta(Adaptive delta) 앞선 글에서는 Gradient Descent의 운동량(Momentum)을 조정하여 수렴속도를 빠르게 하는 방법인 Momentum, Nesterov Accelerated Gradient(NAG) Optimizer를 살펴보았습니다 [Optimization]Momentum, Nesterov Accelerated Gradient(NAG)앞서 Gradient Descent 에서 Mini - Batch GD, SGD를 공부해보았습니다 [Optimization][Gradient Descent] Batch와 Gradient Descent(Full batch, Mini-batch, SGD)[Optimization] Gradient Descent(경사하강법)! Optimization에 대해서 이제 처self-object.. 2024. 6. 12. [Optimization]Momentum, Nesterov Accelerated Gradient(NAG) 앞서 Gradient Descent 에서 Mini - Batch GD, SGD를 공부해보았습니다 [Optimization][Gradient Descent] Batch와 Gradient Descent(Full batch, Mini-batch, SGD)[Optimization] Gradient Descent(경사하강법)! Optimization에 대해서 이제 처음 접해보시는 분은 Optimization 정의 먼저 보고 오시면 좋습니다 ! [Optimization] Optimization 정의Optimization(최적화) 란?Optimization이란self-objectification.tistory.com 언급한 바와 같이 SGD의 단점(Parameter 변경폭이 불안정)을 개선하기 위해 Velocity.. 2024. 6. 10. [ML] 이동평균(Moving Average, SMA, CMA, WMA, EMA) Moving Average(이동평균)이란?전체 데이터 셋의 여러 하위 집합에 대한 일련의 평균을 만드는 것을 의미한다 보통 시계열 데이터에서 일정 기간동안 평균값을 계산하여 데이터의 추세를 분석하는데 사용된다(데이터의 변동성을 줄이고 장기적인 추세를 파악하기 위해서) Moving Average에는 여러 종류가 있는데 이를 살펴보겠습니다 Simple Moving Average(단순 이동 평균, SMA)정해진 폭(기간, Window)의 데이터들의 평균을 계산 $$SMA = \frac{x_M + x_{M-1} \, +\cdots \, + x_{M-(n-1)}}{n} =\frac{1}{n} \sum \limits_{i=1}^{n-1} x_{M-i}$$Cumulative Moving Average(누적 이동 평균.. 2024. 6. 10. [Optimization][Gradient Descent] Batch와 Gradient Descent(Full batch, Mini-batch, SGD) [Optimization] Gradient Descent(경사하강법)! Optimization에 대해서 이제 처음 접해보시는 분은 Optimization 정의 먼저 보고 오시면 좋습니다 ! [Optimization] Optimization 정의Optimization(최적화) 란?Optimization이란 최소한의 Cost로 최적의 답을 찾는 과self-objectification.tistory.com앞선 글에서 간략하게 Gradient Descent 기본 개념에 대해 보았습니다 그럼 이번 글에서는 여러 Gradient Descent 대해서 보도록 하겠습니다 ! ※ NotationEpoch인공신경망에서 전체 데이터 셋에 대해 Forward, Backward 과정을 한번 거친 것즉, 전체 데이터 셋에 대.. 2024. 6. 10. [Optimization] Gradient Descent(경사하강법) ! Optimization에 대해서 이제 처음 접해보시는 분은 Optimization 정의 먼저 보고 오시면 좋습니다 ! [Optimization] Optimization 정의Optimization(최적화) 란?Optimization이란 최소한의 Cost로 최적의 답을 찾는 과정을 의미합니다 ML/DL 에서는 Loss Function을 정의하고 Gradicent Descent, Stochastic Gradient Descent, Mometum, RMSProp, Adam 등 많은 Optimizatself-objectification.tistory.comGradient Descent에 대해 적기 전에 간단하게 Gradient에 대해 정의하고 시작하겠습니다 ! ※ Gradient 깊게 들어가면 벡터 미적분학.. 2024. 6. 8. 이전 1 다음 반응형
