Что такое сход: Значение слова СХОД. Что такое СХОД?

Содержание

СХОД — это… Что такое СХОД?

  • сход — сход, а …   Русский орфографический словарь

  • сход — а; м. 1. к Сходить (1.С.). С. нити со шпули. Ступеньки для схода. С. снежного покрова. С. горных лавин. С. судна со стапеля. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. С. к воде. Гранитный с. Крутой с. 3. Ист. Собрание членов сельской… …   Энциклопедический словарь

  • Сход — граждан форма непосредственного участия граждан в осуществлении местного самоуправления Народный сход форма народного собрания в России Волостной сход учреждение общественного крестьянского самоуправления Народный сход (Беларусь) политическая… …   Википедия

  • СХОД — (сходка) 1) русское народное название всякого съезда, собрания.2) Мирской сход, волостной или сельский в России до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков (от сотни по 1 2) для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов …   Большой Энциклопедический словарь

  • СХОД — СХОД, а, муж. 1. см. сойти 1. 2. Место, по к рому сходят, спуск (разг.). Крутой с. С. с мостков. 3. Собрание (обычно сельское) (устар. и разг.). Сельский с. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

  • СХОД — (сходка), 1) русское народное название всякого съезда, собрания. 2) Мирской С., волостной или сельский до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов, мирскими приговорами. См …   Русская история

  • сход — конференция; съезд, спуск, собрание, сходка, схождение Словарь русских синонимов. сход сущ., кол во синонимов: 9 • повалка (6) • …   Словарь синонимов

  • Сход — I м. разг. 1. действие по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. то же, что сходка 1., 4. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • Сход — I м. разг. 1. действие по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. то же, что сходка 1., 4. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • сход — іменник чоловічого роду збори розм …   Орфографічний словник української мови

  • сход — Викисловарь

    • имена собственные: Скороход
    • фамилии: Выходцев, Иноходцев, Ходов
    • топонимы: Находка, Ходынка
    • пр.  существительные: ход; ходики, ходка, ходовик, ходок, ходочка, ходуля, ходун, ходунки, ходьба, хожатый, хождение, хожденье; безвыходность, безысходность, восход, восходитель, восходительница, восхождение, восхожденье, всход, всходня, всхожесть, вход, вхождение, вхожденье, выхаживание, выхаживанье, выход, выходец, выходка, выходник, выходной, доход, доходец, доходишко, доходность, доходчивость, доходяга, заприходование, захаживание, захаживанье, заход, заходка, захождение, израсходование, израсходованность, исход, исходник, исхождение, находка, находочка, находчивость, находчик, находчица, нахождение, нахожденье, невсхожесть, невыход, недорасход, недоходчивость, неизрасходование, ненаходчивость, необходимость, непереходность, непохожесть, непроходимость, несходность, несходство, несхождение, несхожденье, неуход, неухоженность, нехождение, нехожденье, нисхождение, нисхожденье, обход, обходик, обходчик, обходчица, обхождение, обхожденье, отход, отходняк, перехаживание, прихожанин, прихожанка, прохожий, прохожая, прихожая, переход, перехождение, подход, полуход, поход, похождение, похожденье, похожесть, приход, прихожанин, прихожанка, прихожая, происхождение, происхожденье, прохаживание, прохаживанье, проход, проходимец, проходимость, проходка, проходчик, проходчица, прохождение, прохожденье, прохожий, расхаживание, расхаживанье, расход, расходник, расхождение, расхожденье, снисходительность, снисхождение, снисхожденье, сход, сходка, сходность, сходство, схождение, схожденье, схоженность, схожесть, ухажёр, ухажёрство, ухаживание, ухаживанье, ухаживатель, уход, ухоженность, ухожь, ухожье; дизель-электроход; агитпоход, атомоход, бокоход, болотоход, босохождение, быстроходность, вездеход, вездеходка, вездеходчик, газотурбоход, газоход, гетеропереход, гомопереход, горнопроходчик, горнопроходчица, горовосходитель, двуходка, двухходовка, дымоход, дюноход, землепроходец, зерноотходы, иноходец, иноходка, иноходчик, иноходь, канатоходец, контрход, культпоход, ледоход, лозоходец, лозоходство, лунопроходец, луноход, малодоходность, малоходность, марсоход, местонахождение, местонахожденье, металлоотходы, многоходовка, многоходовочка, мореход, мореходец, мореходка, мореходность, мореходство, мотоснегоболотоход, несамоходность, несудоходность, неудобопроходимость, новоприходец, одноходовка, одноходовочка, пароход, пароходик, пароходчик, первовосходитель, первовосхождение, первовосхожденье, плотоход, прямохождение, прямохожденье, самоход, самоходка, самоходочка, скороход, снегоболотоход, снохождение, снохожденье, судоходность, теплоход, теплоходик, трёхходовка
    • прилагательные: ходиковый, ходкий, ходовой, ходульный, хожалый; ухажёрский, ухаживающий; хоженный-перехоженный; безвыходный, бездоходный, безотходный, безысходный, бесприходный, беспроходный, восходящий, всходчивый, всхожий, входной, выходной, довсходовый, доисходный, доходный, доходчивый, исходный, находчивый, небездоходный, небезотходный, небезысходный, небесприходный, невосходящий, невсхожий, невходной, невхожий, невыходной, недоходный, недоходчивый, незаприходованный, незаходимый, незаходящий, неизрасходованный, неисходимый, неисходный, неисхоженный, ненаходчивый, необиходный, необходимый, необходительный, неотходный, непереходный, непереходящий, неподходящий, непреходящий, неприходящий, непроходимый, непроходной, непроходный, неснисходительный, неснисходительнее, неснисходительней, несходный, неходовой, нисходящий, поснисходительнее, поснисходительней, походный, приходской, приходящий, расходный, снисходительный, снисходительнее, снисходительней, поснисходительнее, поснисходительней; быстроходный, вездеходный, высокодоходный, высокопроходимый, газотурбоходный, газоходный, гетеропереходный, гомопереходный, горнопроходческий, двухходовой, двухходовый, длинноходный, заднепроходный, запроходной, землепроходческий, короткоходный, легкопроходимый, ледоходный, луноходный, малодоходный, малоотходный, малоподходящий, мимоходный, многоходовый, мореходный, небыстроходный, невездеходный, невысокодоходный, неледоходный, немимоходный, немореходный, несамоходный, несудоходный, неудобопроходимый, однопроходный, одноходовой, одноходовый, переходный, переходящий, самоходный, снегоболотоходный, судоходный, трёхходовой, трёхходовый
    • глаголы: ходить, ходиться, хаживать, хаживаться, дорасходовать, дорасходоваться, заприходовать, заприходоваться, заскороходить, израсходовать, израсходоваться, оприходовать, оприходоваться, перерасходовать, перерасходоваться, приходовать, приходоваться, расходовать, расходоваться,
    • причастия: ходивший, ходящий
    • деепричастия: ходив, ходивши
    • предикативы: хожено; хожено-перехожено; необходимо
    • наречия: ходко; безвыходно, безысходно, впроход, доходно, недоходно, доходчиво, недоходчиво, находчиво, ненаходчиво, недоходчиво, неисходно, необходимо, неподходяще, подходяще, непроходимо, несходно, по-походному, ухоженно, неухоженно, неходко; иноходью, мимоходом,

    сход — Толковый словарь Ушакова

    СХОД, схода, ·муж.

    1. только ед. Действие по гл. сойти в 1, 3, 4 и 5 ·знач. — сходить2. При сходе с корабля.

    2. только ед. Действие по гл. сойти в 1 ·знач. — сходиться.

    3. Место, по которому сходят (см. сойти в 1 ·знач.), спуск (·разг. ). Крутой сход.

    4. Собрание, сходка (·устар. ). Сельский сход. Волостной сход.

    5. Промежуточный продукт при размоле зерна (спец.).


    Источник:
    Толковый словарь русского языка Ушакова
    на Gufo.me


    Значения в других словарях

    1. СХОД —
      СХОД (сходка) ,1) русское народное название всякого съезда, собрания. 2) Мирской сход, волостной или сельский — в России до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков (от сотни по 1-2) для обсуждения мирских нужд и порядков…
      Большой энциклопедический словарь
    2. сход —
      СХОД, а, м. 1. см. сойти1. 2. Место, по к-рому сходят, спуск (разг.). Крутой с. С. с мостков. 3. Собрание (обычно сельское) (устар. и разг.). Сельский с.
      Толковый словарь Ожегова
    3. сход —
      -а, м. 1. Действие по глаг. сходить 1 (см. сойти в 1 и 4 знач.). Сход нити со шпули. □ Ставни и род галерейки со столбиками и тремя ступеньками для схода в сад были выкрашены краской. Григорович, Переселенцы.
      Малый академический словарь
    4. сход —
      сход I м. разг. 1. Процесс действия по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. То же, что сходка 1., 4.
      Толковый словарь Ефремовой
    5. сход —
      См. сходить
      Толковый словарь Даля
    6. сход —
      орф. сход, -а
      Орфографический словарь Лопатина
    7. сход —
      С/ход/.
      Морфемно-орфографический словарь
    8. сход —
      СХОД Акробатическое упражнение, спрыгивание или слезание верхнего на пол, бедра, плечи партнера из висов, упоров, поддержек, равновесии и стоек без фазы полета или разрыва хвата. Сходы выполняются обоюдным толчком партнеров, толчком одной или силой.
      Словарь спортивных терминов
    9. сход —
      СХОД -а; м. 1. к Сходить (1.С.). С. нити со шпули. Ступеньки для схода. С. снежного покрова. С. горных лавин. С. судна со стапеля. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. С. к воде. Гранитный с. Крутой с. 3. Ист. Собрание членов сельской общины.
      Толковый словарь Кузнецова
    10. сход —
      Сход, сходы, схода, сходов, сходу, сходам, сход, сходы, сходом, сходами, сходе, сходах
      Грамматический словарь Зализняка
    11. сход —
      сущ., кол-во синонимов: 9 повалка 6 сборня 3 снем 7 собрание 121 спуск 47 суём 7 сходка 17 схождение 7 съезд 16
      Словарь синонимов русского языка

    сход — это… Что такое сход?

  • сход — сход, а …   Русский орфографический словарь

  • Сход — граждан форма непосредственного участия граждан в осуществлении местного самоуправления Народный сход форма народного собрания в России Волостной сход учреждение общественного крестьянского самоуправления Народный сход (Беларусь) политическая… …   Википедия

  • СХОД — СХОД, схода, муж. 1. только ед. Действие по гл. сойти в 1, 3, 4 и 5 знач. сходить2. При сходе с корабля. 2. только ед. Действие по гл. сойти в 1 знач. сходиться. 3. Место, по которому сходят (см. сойти в 1 знач.), спуск (разг.). Крутой сход. 4.… …   Толковый словарь Ушакова

  • СХОД — (сходка) 1) русское народное название всякого съезда, собрания.2) Мирской сход, волостной или сельский в России до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков (от сотни по 1 2) для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов …   Большой Энциклопедический словарь

  • СХОД — СХОД, а, муж. 1. см. сойти 1. 2. Место, по к рому сходят, спуск (разг.). Крутой с. С. с мостков. 3. Собрание (обычно сельское) (устар. и разг.). Сельский с. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

  • СХОД — (сходка), 1) русское народное название всякого съезда, собрания. 2) Мирской С., волостной или сельский до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов, мирскими приговорами. См …   Русская история

  • сход — конференция; съезд, спуск, собрание, сходка, схождение Словарь русских синонимов. сход сущ., кол во синонимов: 9 • повалка (6) • …   Словарь синонимов

  • Сход — I м. разг. 1. действие по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. то же, что сходка 1., 4. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • Сход — I м. разг. 1. действие по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. то же, что сходка 1., 4. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • сход — іменник чоловічого роду збори розм …   Орфографічний словник української мови

  • сход — это… Что такое сход?

  • сход — сход, а …   Русский орфографический словарь

  • сход — а; м. 1. к Сходить (1.С.). С. нити со шпули. Ступеньки для схода. С. снежного покрова. С. горных лавин. С. судна со стапеля. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. С. к воде. Гранитный с. Крутой с. 3. Ист. Собрание членов сельской… …   Энциклопедический словарь

  • Сход — граждан форма непосредственного участия граждан в осуществлении местного самоуправления Народный сход форма народного собрания в России Волостной сход учреждение общественного крестьянского самоуправления Народный сход (Беларусь) политическая… …   Википедия

  • СХОД — СХОД, схода, муж. 1. только ед. Действие по гл. сойти в 1, 3, 4 и 5 знач. сходить2. При сходе с корабля. 2. только ед. Действие по гл. сойти в 1 знач. сходиться. 3. Место, по которому сходят (см. сойти в 1 знач.), спуск (разг.). Крутой сход. 4.… …   Толковый словарь Ушакова

  • СХОД — (сходка) 1) русское народное название всякого съезда, собрания.2) Мирской сход, волостной или сельский в России до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков (от сотни по 1 2) для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов …   Большой Энциклопедический словарь

  • СХОД — СХОД, а, муж. 1. см. сойти 1. 2. Место, по к рому сходят, спуск (разг.). Крутой с. С. с мостков. 3. Собрание (обычно сельское) (устар. и разг.). Сельский с. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

  • СХОД — (сходка), 1) русское народное название всякого съезда, собрания. 2) Мирской С., волостной или сельский до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов, мирскими приговорами. См …   Русская история

  • сход — конференция; съезд, спуск, собрание, сходка, схождение Словарь русских синонимов. сход сущ., кол во синонимов: 9 • повалка (6) • …   Словарь синонимов

  • Сход — I м. разг. 1. действие по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. то же, что сходка 1., 4. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • Сход — I м. разг. 1. действие по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. то же, что сходка 1., 4. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • сход — іменник чоловічого роду збори розм …   Орфографічний словник української мови

  • Сход — это… Что такое Сход?

  • сход — сход, а …   Русский орфографический словарь

  • сход — а; м. 1. к Сходить (1.С.). С. нити со шпули. Ступеньки для схода. С. снежного покрова. С. горных лавин. С. судна со стапеля. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. С. к воде. Гранитный с. Крутой с. 3. Ист. Собрание членов сельской… …   Энциклопедический словарь

  • Сход — граждан форма непосредственного участия граждан в осуществлении местного самоуправления Народный сход форма народного собрания в России Волостной сход учреждение общественного крестьянского самоуправления Народный сход (Беларусь) политическая… …   Википедия

  • СХОД — СХОД, схода, муж. 1. только ед. Действие по гл. сойти в 1, 3, 4 и 5 знач. сходить2. При сходе с корабля. 2. только ед. Действие по гл. сойти в 1 знач. сходиться. 3. Место, по которому сходят (см. сойти в 1 знач.), спуск (разг.). Крутой сход. 4.… …   Толковый словарь Ушакова

  • СХОД — (сходка) 1) русское народное название всякого съезда, собрания.2) Мирской сход, волостной или сельский в России до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков (от сотни по 1 2) для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов …   Большой Энциклопедический словарь

  • СХОД — СХОД, а, муж. 1. см. сойти 1. 2. Место, по к рому сходят, спуск (разг.). Крутой с. С. с мостков. 3. Собрание (обычно сельское) (устар. и разг.). Сельский с. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

  • СХОД — (сходка), 1) русское народное название всякого съезда, собрания. 2) Мирской С., волостной или сельский до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов, мирскими приговорами. См …   Русская история

  • сход — конференция; съезд, спуск, собрание, сходка, схождение Словарь русских синонимов. сход сущ., кол во синонимов: 9 • повалка (6) • …   Словарь синонимов

  • Сход — I м. разг. 1. действие по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. то же, что сходка 1., 4. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • сход — іменник чоловічого роду збори розм …   Орфографічний словник української мови

  • Сход — это… Что такое Сход?

  • сход — сход, а …   Русский орфографический словарь

  • сход — а; м. 1. к Сходить (1.С.). С. нити со шпули. Ступеньки для схода. С. снежного покрова. С. горных лавин. С. судна со стапеля. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. С. к воде. Гранитный с. Крутой с. 3. Ист. Собрание членов сельской… …   Энциклопедический словарь

  • Сход — граждан форма непосредственного участия граждан в осуществлении местного самоуправления Народный сход форма народного собрания в России Волостной сход учреждение общественного крестьянского самоуправления Народный сход (Беларусь) политическая… …   Википедия

  • СХОД — СХОД, схода, муж. 1. только ед. Действие по гл. сойти в 1, 3, 4 и 5 знач. сходить2. При сходе с корабля. 2. только ед. Действие по гл. сойти в 1 знач. сходиться. 3. Место, по которому сходят (см. сойти в 1 знач.), спуск (разг.). Крутой сход. 4.… …   Толковый словарь Ушакова

  • СХОД — (сходка) 1) русское народное название всякого съезда, собрания.2) Мирской сход, волостной или сельский в России до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков (от сотни по 1 2) для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов …   Большой Энциклопедический словарь

  • СХОД — СХОД, а, муж. 1. см. сойти 1. 2. Место, по к рому сходят, спуск (разг.). Крутой с. С. с мостков. 3. Собрание (обычно сельское) (устар. и разг.). Сельский с. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

  • СХОД — (сходка), 1) русское народное название всякого съезда, собрания. 2) Мирской С., волостной или сельский до 1917 собрание, съезд домохозяев, стариков для обсуждения мирских нужд и порядков, решал дела большинством голосов, мирскими приговорами. См …   Русская история

  • сход — конференция; съезд, спуск, собрание, сходка, схождение Словарь русских синонимов. сход сущ., кол во синонимов: 9 • повалка (6) • …   Словарь синонимов

  • Сход — I м. разг. 1. действие по гл. сходить I 1., 3., 4., 5. 2. Место, по которому сходят, спускаются; спуск. II м. то же, что сходка 1., 4. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • сход — іменник чоловічого роду збори розм …   Орфографічний словник української мови

  • определение происхождения по The Free Dictionary

    «Прыгнув с вершины падения, если не будет другого пути, — без колебаний ответил мой товарищ, — это будет самый быстрый способ спуска; но поскольку вы не так активны, как я, мы попробуем какой-нибудь другой способ ». Измененное потомство более поздних и более усовершенствованных ветвей в линиях происхождения, вероятно, часто будет заменять и так что уничтожьте более ранние и менее усовершенствованные ветви: на схеме это представлено некоторыми нижними ветвями, не доходящими до верхних горизонтальных линий.Мысль пришла тихо и незаметно, и, казалось, задолго до того, как она достигла полной оценки; но как только мой дух наконец пришел должным образом ощутить и развлечь его, фигуры судей исчезли, как по волшебству, передо мной; высокие свечи канули в небытие; их пламя полностью погасло; наступила чернота тьмы; все ощущения, казалось, были поглощены безумным стремительным спуском души в Аид. Я решил, что совершу спуск, не теряя времени, и рано утром отправился к колодцу у руин из гранита и алюминия.Он прошел слишком быстро, и мы начали готовиться к спуску ». Мои средства подъема и спуска заключаются в простом расширении или сжатии газа, находящегося в воздушном шаре, за счет применения различных температур, и вот метод получения этого Поэтому они выбрали в качестве лидеров Мышей, наиболее известных своим происхождением, силой и советом, а также наиболее известных своей храбростью в битве, чтобы их можно было лучше выстроить в боевом порядке и сформировать в войска. полки и батальоны.Сказав это, он выпустил огромную слезу, которая, наткнувшись на поток холодного воздуха, превратилась в град. Аббат, сам древнесаксонский король, принял благородных саксов с обильным и ярким гостеприимством. их народ, в котором они потакали до позднего или, скорее, раннего часа; на следующее утро они не простились со своим преподобным хозяином, пока не поделились с ним роскошным отражением. Единственной движущей силой, которую он когда-либо проявлял, был простой толчок, полученный при спуске наклонного самолета; и этот импульс унес машину дальше, когда лопатки были в покое, чем когда они были в движении — факт, который достаточно демонстрирует их бесполезность; и в отсутствие толчка, который также был поддерживающей силой, вся ткань непременно опустилась бы.Магелланов пролив — Порт Голод — Восхождение на гору Тарн — Леса — Съедобные грибы — Зоология — Морские водоросли — Покинуть Огненную землю — Климат — Фруктовые деревья и продукты южного побережья — — Высота снежной полосы на Кордильерах — Спуск ледников к морю — Образовавшиеся айсберги — Транспортировка валунов — Климат и продуктивность Антарктических островов — Сохранение замороженных туш — Повторение. Дорога Королевы извилистым спуском спускалась к горстке рыбацких коттеджей, которые веками цеплялись за них, как бледно, — всегда была вероятность такого случайного посещения; но это было далеко, и все это место, рука и сердце, было в кармане моего господина..Машинное обучение

    : что такое градиентный спуск?

    В нашей повседневной жизни мы оптимизируем переменные на основе наших личных решений, и мы даже не осознаем этот процесс. Мы постоянно используем методы оптимизации в течение всего дня, например, идя на работу, выбирая более короткий маршрут, чтобы минимизировать дорожные затруднения, выясняя и контролируя быструю прогулку по кампусу во время перерыва на перекус или заранее планируя поездку в такси чтобы добраться до аэропорта вовремя.

    Оптимизация — это конечная цель, имеете ли вы дело с реальными событиями в реальной жизни или создаете продукт на основе технологий. Оптимизация лежит в основе большинства методов статистического и машинного обучения, широко используемых в науке о данных. Чтобы получить больше знаний и навыков в области науки о данных и машинного обучения, пройдите курс сертификации прямо сейчас.

    Оптимизация для машинного обучения

    Точность — это слово, которое нас больше всего беспокоит, когда мы имеем дело с проблемами, связанными с машинным обучением и искусственным интеллектом.Любой уровень ошибок недопустим при решении реальных проблем, и их также нельзя скомпрометировать.

    Optimization for machine Learning

    Рассмотрим случай беспилотных автомобилей. Модель, установленная в автомобиле, обнаруживает любые препятствия, которые встречаются на пути, и предпринимает соответствующие действия, например, снижает скорость, нажимает на тормоза и т. Д. Теперь нам нужно иметь в виду, что в машине нет человека, который мог бы управлять или отменять действия, предпринимаемые беспилотным автомобилем.В таком сценарии предположим, что модель неточна. Он не сможет обнаруживать другие автомобили или пешеходов и в конечном итоге потерпит аварию, что приведет к риску жизни нескольких человек.

    Здесь нам нужны алгоритмы оптимизации, чтобы оценить нашу модель и определить, работает ли модель в соответствии с нашими потребностями или нет. Оценку можно упростить, вычислив функцию стоимости (которую мы подробно рассмотрим позже в этой статье). По сути, это функция отображения, которая сообщает нам о разнице между желаемым результатом и тем, что рассчитывает наша модель.Соответственно, мы можем скорректировать модель и избежать любых нежелательных действий.

    Оптимизация может быть определена как процесс, посредством которого достигается оптимум. Все дело в разработке оптимального решения ваших проблем с использованием доступных ресурсов. Однако оптимизация в машинном обучении немного отличается. В большинстве случаев нам известны данные, форма и размер, что также помогает нам определить области, которые необходимо улучшить. Но в машинном обучении мы не знаем, как могут выглядеть новые данные, здесь оптимизация действует идеально.Методы оптимизации выполняются на обучающих данных, а затем набор данных проверки используется для проверки его производительности.

    Существует множество передовых приложений оптимизации, которые широко используются в маршрутизации воздушных путей, анализе корзины, распознавании лиц и т. Д. Алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, KNN, нейронные сети, полностью зависят от методов оптимизации. Здесь мы рассмотрим один из таких популярных методов оптимизации, который называется Gradient Descent .

    Что такое градиентный спуск?

    Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, который в основном используется для поиска минимума функции. В машинном обучении градиентный спуск используется для обновления параметров модели. Параметры могут варьироваться в зависимости от алгоритмов, например, коэффициенты , в линейной регрессии и веса в нейронных сетях.

    Давайте свяжем градиентный спуск с аналогией из реальной жизни для лучшего понимания. Подумайте о долине, по которой вы хотели бы спуститься, когда у вас завязаны глаза.Любой здравомыслящий человек сделает шаг и поищет склон долины, идет ли он вверх или вниз. Как только вы будете уверены в спуске, вы будете следовать этому и повторять этот шаг снова и снова, пока не спуститесь полностью (или не достигнете минимумов).

    Gradient Descent in Machine Learning:- Valley, Slope

    Аналогично, рассмотрим еще одну аналогию. Предположим, у вас есть мяч, и вы кладете его на наклонную плоскость (в положение A). Согласно законам, он начнет катиться до тех пор, пока не переместится в пологую плоскость, где он будет неподвижен (в положении B, как показано на рисунке ниже).

    Gradient Descent in Machine Learning:- Ball placed on an inclined plane

    Именно это и происходит при градиентном спуске. Наклонный и / или нерегулярный — это функция стоимости при ее построении, а роль градиентного спуска заключается в обеспечении направления и скорости (скорости обучения) движения для достижения минимумов функции, то есть там, где стоимость минимальна.

    The graphical representation of Gradient Descent in Machine Learning

    Как работает градиентный спуск?

    Основной целью алгоритмов машинного обучения всегда является построение модели, которая, по сути, является гипотезой, которую можно использовать для получения оценки Y на основе X.Давайте рассмотрим пример модели, основанной на определенных данных о жилье, которые включают продажную цену дома, размер дома и т. Д. Предположим, мы хотим спрогнозировать цену дома на основе его размера. Очевидно, что это проблема регрессии, когда, учитывая некоторые входные данные, мы хотели бы спрогнозировать непрерывный выход.

    Гипотеза обычно представлена ​​как

    hypothesis formula

    , где значения тета — это параметры .

    Давайте рассмотрим несколько примеров и визуализируем гипотезу:

    hypothesis values

    Это дает h (x) = 1.5 + 0x. 0x означает отсутствие наклона, а y всегда будет постоянным 1,5. Это выглядит так:

    bar graph of hypothesis with no slope

    Теперь рассмотрим,

    hypothesis values -2

    Bar Graph of Hypothesis with slope

    Где, h (x) = 1 + 0,5x

    Функция затрат

    Цель в случае градиентного спуска — найти строка наилучшего соответствия для некоторых заданных входов или значений X и любого количества значений Y или выходов . Функция стоимости определяется как «функция, которая отображает событие или значения одной или нескольких переменных на действительное число, интуитивно представляющее некоторую« стоимость », связанную с событием.”

    С известным набором входных данных и их соответствующими выходными данными модель машинного обучения пытается делать прогнозы в соответствии с новым набором входных данных.

    Ошибка будет различием между двумя прогнозами.

    The Error would be the difference between the two predictions.

    Это относится к идее функции затрат или функции убытков .

    A Функция затрат / функция потерь сообщает нам, «насколько хороша» наша модель при прогнозировании заданного набора параметров.Функция стоимости имеет кривую и градиент, наклон этой кривой помогает нам обновить наши параметры и создать точную модель.

    Минимизация функции затрат

    Основной целью любого алгоритма машинного обучения всегда является минимизация функции затрат. Минимизация функций затрат также приведет к более низкой ошибке между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями, что также означает, что алгоритм хорошо справился с обучением.

    Как на самом деле минимизировать любую функцию?

    Обычно функция стоимости имеет вид Y = X² .В декартовой системе координат это представляет собой уравнение для параболы, которое может быть графически представлено как:

    Parabola in Minimizing the Cost Function Парабола

    Теперь, чтобы минимизировать функцию, упомянутую выше, сначала нам нужно найти значение X, которое даст наименьшее значение Y (в данном случае это красная точка). С меньшими размерами (например, 2D в этом случае) становится легче найти минимумы, но это не то же самое при работе с большими размерами. Для таких случаев нам нужно использовать алгоритм градиентного спуска для определения минимумов.

    Теперь требуется функция, которая минимизирует параметры набора данных. Наиболее часто используемая функция — это среднеквадратическая ошибка. Он измеряет разницу между оценочным значением (прогнозом) и оценкой (набором данных).

    Formula of Mean Squared Error Среднеквадратичная ошибка

    Оказывается, мы можем немного скорректировать уравнение, чтобы сделать вычисления в дальнейшем более простыми.

    Теперь может возникнуть вопрос: Почему мы берем квадраты разностей, а не абсолютные разности? Потому что квадраты разностей упрощают построение линии регрессии.В самом деле, чтобы найти эту линию, нам нужно вычислить первую производную функции стоимости, а вычислить производную абсолютных значений гораздо сложнее, чем значения в квадрате. Кроме того, квадраты разностей увеличивают расстояние ошибки, что делает плохие прогнозы более выраженными, чем хорошие.

    Уравнение выглядит так:

    Mean Squared Error in Machine Learning with Squared Differences Среднеквадратичная ошибка

    Давайте применим эту функцию стоимости к следующим данным:

    Data Set before applying the cost function.

    Здесь мы вычислим некоторые из значений тета и затем построим график функции стоимости вручную.Поскольку эта функция проходит через (0, 0), мы будем рассматривать только одно значение тета. Кроме того, с этого момента будем называть функцию стоимости J (ϴ).

    Когда значение ϴ равно 1, для J (1) мы получаем 0. Вы заметите, что значение J (1) дает прямую линию, которая идеально соответствует данным. Теперь давайте попробуем с ϴ = 0,5

    Cost function applied data set graph -1 J (0,5)

    Функция MSE дает нам значение 0,58. Давайте нарисуем оба наших значения на данный момент:

    Дж (1) = 0

    Дж (0,5) = 0,58

    Cost function applied data set graph-2 С J (1) и J (0.5)

    Давайте посчитаем еще несколько значений J (ϴ).

    Cost function applied data set graph-3

    Теперь, если мы аккуратно соединим точки, мы получим —

    Visualising the Cost Function Graph Визуализация функции стоимости J (ϴ)

    Как мы видим, функция стоимости минимальна, когда theta = 1, что означает исходные данные — это прямая линия с наклоном или градиентом 1, как показано оранжевой линией на приведенном выше рисунке.

    Методом проб и ошибок мы минимизировали J (). Мы сделали все это, опробовав множество ценностей и с помощью визуализаций. Gradient Descent делает то же самое намного лучше, изменяя значения тета или параметры, пока они не опустятся до минимального значения.

    Вы можете обратиться к коду Python ниже, чтобы узнать функцию стоимости:

     import matplotlib.pyplot as plt
    импортировать numpy как np
    
    # исходный набор данных
    X = [1, 2, 3]
    y = [1, 2, 3]
    
    # уклон best_fit_1 составляет 0,5
    # уклон best_fit_2 равен 1,0
    # уклон best_fit_3 равен 1,5
    
    hyps = [0.5, 1.0, 1.5]
    
    # умножаем исходные значения X на тета
    # для получения значений гипотез для каждого X
    def multiply_matrix (mat, theta):
    mutated = []
    для i в диапазоне (len (mat)):
    mutated.append (mat [i] * theta)
    
    вернуться мутировавший
    
    # рассчитать стоимость, зациклив каждый образец
    # вычесть hyp (x) из y
    # возвести результат в квадрат
    # суммируем их вместе
    def calc_cost (m, X, y):
    всего = 0
    для i в диапазоне (м):
    squared_error = (y [i] - X [i]) ** 2
    total + = squared_error
    
    общий доход * (1 / (2 * м))
    
    # рассчитываем стоимость для каждой гипотезы
    для i в диапазоне (len (hyps)):
    hyp_values ​​= multiply_matrix (X, hyps [i])
    
    print ("Стоимость", hyps [i], "is", calc_cost (len (X), y, hyp_values)) 
     Стоимость для 0.5 - 0,5833333333333333
    Стоимость 1.0 - 0.0
    Стоимость для 1.5 составляет 0,5833333333333333
    
     

    Скорость обучения

    Давайте теперь начнем с инициализации theta0 и theta1 любыми двумя значениями, скажем, 0 для обоих, и перейдем оттуда. Алгоритм выглядит следующим образом:

    Learning Rate Градиентный спуск

    где α, альфа — это скорость обучения , или насколько быстро мы хотим двигаться к минимуму. Мы всегда можем промахнуться, если значение α слишком велико.

    Big Learning Rate vs Small Learning Rate

    Вычисляется производная, которая относится к наклону функции.Здесь мы вычисляем частную производную функции стоимости. Это помогает нам узнать направление (знак), в котором должны перемещаться значения коэффициентов, чтобы они достигли более низкой стоимости на следующей итерации.

    Partial derivative of the Cost Function which we need to calculate. Частичная производная функции затрат, которую нам нужно вычислить

    Как только мы узнаем направление от производной, мы можем обновить значения коэффициентов. Теперь вам нужно указать параметр скорости обучения, который будет контролировать, насколько коэффициенты могут изменяться при каждом обновлении.

    коэффициент = коэффициент — (альфа * дельта)

    Этот конкретный процесс повторяется до тех пор, пока стоимость коэффициентов равна 0,0 или достаточно близка к нулю.

    Оказывается, это:

    Cost function formula 1 Изображение из курса машинного обучения Эндрю Нга

    Что дает нам линейную регрессию!

    Linear Regression Formula in Machine Learning Линейная регрессия

    Типы алгоритмов градиентного спуска

    Types of Gradient Descent Algorithms Graphical Representation Траектория вариантов градиентного спуска в сторону минимума

    1.Пакетный градиентный спуск: В этом типе градиентного спуска все обучающие примеры обрабатываются для каждой итерации градиентного спуска. При большом количестве обучающих примеров это становится дорогостоящим в вычислительном отношении. Это когда пакетный градиентный спуск не является предпочтительным, скорее используется стохастический градиентный спуск или мини-пакетный градиентный спуск.

    Batch Gradient Descent in Machine Learning Алгоритм пакетного градиентного спуска:

    Пусть h θ (x) будет гипотезой линейной регрессии.Тогда функция стоимости определяется как:

    Пусть Σ представляет собой сумму всех обучающих примеров от i = 1 до m.

    formula2

    Повторить {

    formula3 Для каждого j = 0… n

    }

    Где x j (i) представляет функцию j th обучающего примера i th . Таким образом, если m очень велико, то производный член не может сходиться в глобальном минимуме.

    2. Стохастический градиентный спуск: Слово стохастический относится к системе или процессу, которые связаны со случайной вероятностью.Следовательно, в методе стохастического градиентного спуска (SGD) выборки выбираются случайным образом для каждой итерации вместо выбора всего набора данных. Когда количество обучающих примеров слишком велико, использование пакетного градиентного спуска становится дорогостоящим с точки зрения вычислений, однако стохастический градиентный спуск использует только один образец, то есть размер пакета один, для выполнения каждой итерации. Выборка случайным образом перемешивается и выбирается для выполнения итерации. Параметры обновляются даже после одной итерации, когда был обработан только один.Таким образом, он работает быстрее, чем пакетный градиентный спуск.

    Stochastic in Gradient Descent Graph in Machine Learning

    Алгоритм стохастического градиентного спуска:

    1. Сначала случайным образом перемешайте набор данных, чтобы равномерно обучить параметры для каждого типа данных.
    2. Как упоминалось выше, здесь учитывается один пример на итерацию.

    Следовательно,
    Пусть (x (i) , y (i) ) будет обучающим примером

    formula4

    formula 5

    Повторить {
    Для i = 1 до m {

    formula 6

    Для каждый j = 0… n
    }
    }

    3.Мини-пакетный градиентный спуск: Этот тип градиентного спуска считается более быстрым, чем пакетный градиентный спуск и стохастический градиентный спуск. Даже если количество обучающих примеров велико, он обрабатывает их партиями за один раз. Кроме того, количество итераций меньше, несмотря на работу с более крупными обучающими выборками.

    Mini Batch gradient descent graph in Machine Learning

    Алгоритм для мини-пакетного градиентного спуска:

    Рассмотрим b как количество примеров в одном пакете, где b Размер партии можно регулировать. Обычно используется степень 2. Причина этого заключается в том, что некоторые аппаратные средства, такие как графические процессоры, достигают лучшего времени работы с обычными размерами пакетов, такими как мощность 2.

    Repeat {

    For i = 1,11, 21 ,… .., 91

    Пусть Σ будет суммой от i до i + 9, представленной k.

    formula -6

    Для каждого j = 0… n
    }

    Тенденции сходимости в различных вариантах градиентного спуска

    Для пакетного градиентного спуска алгоритм проводит прямую линию к минимуму.Если функция стоимости выпуклая, то она сходится к глобальному минимуму, а если функция стоимости не выпуклая, то она сходится к локальному минимуму. Скорость обучения здесь обычно остается постоянной.

    Convergence trends in different variants of Gradient Descent in Machine Learning

    Для стохастического градиентного спуска и мини-пакетного градиентного спуска алгоритм продолжает колебаться вокруг глобального минимума вместо схождения. Чтобы сойтись, скорость обучения нужно менять медленно.

    Проблемы при выполнении градиентного спуска

    Есть много случаев, когда градиентный спуск не работает должным образом.В основном есть три причины, по которым это может произойти:

    1. Проблемы с данными
    2. Проблемы с градиентом
    3. Проблемы с реализацией

    Проблемы с данными

    • Организация данных иногда приводит к проблемам. Если он устроен таким образом, что создает проблему невыпуклой оптимизации, становится трудно выполнить оптимизацию с использованием градиентного спуска. Градиентный спуск работает для задач, которые связаны с четко определенной задачей выпуклой оптимизации.
    • При оптимизации задачи выпуклой оптимизации вы столкнетесь с несколькими минимальными моментами. Самая низкая среди всех точек называется глобальным минимумом, а остальные точки — локальными минимумами. Вам нужно будет убедиться, что вы идете к глобальному минимуму и избегаете локальных минимумов.
    • Также существует проблема с седловидной точкой. Это ситуация, когда градиент равен нулю, но не является оптимальной точкой. Этого нельзя избежать, и это все еще активная часть исследований.

    Проблемы с градиентом

    • При использовании градиентного спуска неправильное выполнение приводит к определенным проблемам, таким как исчезающий градиент.Это происходит, когда градиент слишком мал или слишком велик, что не приводит к сходимости.

    Проблемы реализации

    • Меньший объем памяти приводит к отказу сети. Многие специалисты по нейронным сетям не обращают внимания, но очень важно посмотреть на использование ресурсов сетью.
    • Еще одна важная вещь, на которую следует обратить внимание, — это отслеживать такие вещи, как соображения с плавающей запятой и предварительные требования к оборудованию / программному обеспечению.

    Варианты алгоритмов градиентного спуска

    Давайте рассмотрим некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов градиентного спуска и то, как они реализуются.

    Ванильный градиентный спуск

    Одной из самых простых форм градиентного спуска является ванильный градиентный спуск. Здесь ваниль означает чистый / без примесей. В этом алгоритме основная особенность заключается в том, что небольшие шаги предпринимаются в направлении минимумов за счет градиента функции стоимости.

    Псевдокод для того же упомянут ниже.

     обновление = скорость_обучения * параметры_градиента
    parameters = parameters - update 

    Если вы видите здесь, параметры обновляются путем взятия градиента параметров, а затем скорость обучения умножается, что указывает на то, как быстро мы должны достичь минимума. Скорость обучения — это гиперпараметр, и при выборе его значения следует соблюдать осторожность.

    Vanilla Gradient Descent Graph in Machine Learning

    Градиентный спуск с моментумом

    В этом случае мы настраиваем алгоритм таким образом, чтобы мы знали о предыдущем шаге, прежде чем переходить к следующему шагу.

    Псевдокод для того же упомянут ниже.

     обновление = скорость обучения * градиент
    скорость = предыдущее_обновление * импульс
    параметр = параметр + скорость - обновление 

    Здесь наше обновление такое же, как и у ванильного градиентного спуска. Но мы вводим новый термин, называемый скоростью, который учитывает предыдущее обновление, и константу, называемую импульсом.

    Gradient Descent with Momentum Update in machine Learning Источник

    ADAGRAD

    ADAGRAD (алгоритм адаптивного градиента) в основном использует адаптивный метод для изучения обновления скорости.В этом алгоритме мы пытаемся изменить алгоритм на основе того, как градиент менялся для всех предыдущих итераций.

    Псевдокод для того же упомянут ниже.

     grad_component = previous_grad_component + (градиент * градиент)
    rate_change = квадратный_корень (grad_component) + эпсилон
    адаптированный_learning_rate = скорость_обучения * скорость_изменения
    update = managed_learning_rate * градиент
    параметр = параметр - обновить 

    В приведенном выше коде эпсилон — это константа, которая используется для контроля скорости изменения скорости обучения.

    ADAM

    ADAM — это еще один адаптивный метод, созданный на основе ADAGRAD и еще более сокращающий его недостатки. Проще говоря, это можно назвать ADAGRAD + инерция.

    Псевдокод для того же упомянут ниже.

     адаптированный_градиент = предыдущий_градиент + ((градиент - предыдущий_градиент) * (1 - бета1))
    
    gradient_component = (gradient_change - previous_learning_rate)
    адаптированный_learning_rate = предыдущий_learning_rate + (gradient_component * (1 - beta2))
    update = адаптированный_рейт_обучения * адаптированный_градиент
    параметр = параметр - обновление 

    Здесь бета1 и бета2 — константы для контроля изменений градиента и скорости обучения

    Советы по градиентному спуску

    В этом разделе вы узнаете о некоторых советах и ​​приемах, позволяющих максимально эффективно использовать градиент. алгоритм спуска для машинного обучения.

    • График зависимости стоимости от времени: Предлагается собрать и нанести на график значения затрат, рассчитанные алгоритмом для каждой итерации. Помогает отслеживать спуск. Для качественного градиентного спуска стоимость всегда уменьшается на каждой итерации. Если вы видите, что снижения нет, уменьшите скорость обучения.
    • Скорость обучения: Значение скорости обучения представляет собой небольшое реальное значение, например 0,1, 0,001 или 0,0001. Продолжайте пробовать разные значения, чтобы проверить, какое из них лучше всего подходит для вашего алгоритма.
    • Изменить масштаб входных данных: Попытайтесь достичь диапазона, такого как [0, 1] или [-1, 1], изменив масштаб всех входных переменных. Алгоритм достигает минимальной стоимости быстрее, если форма функции стоимости не искажается или перекос.
    • Несколько проходов: Для стохастического градиентного спуска часто не требуется более чем от 1 до 10 проходов через обучающий набор данных, чтобы сойтись на хороших или достаточно хороших коэффициентах.
    • График средней стоимости: Обновления для каждого экземпляра обучающего набора данных могут привести к появлению зашумленного графика зависимости затрат от времени при использовании стохастического градиентного спуска.Попробуйте взять среднее значение за 10, 100 или 1000 обновлений. Это даст вам лучшее представление о тенденции обучения алгоритму.

    Реализация градиентного спуска в Python

    Теперь, когда мы рассмотрели все элементы, связанные с градиентным спуском, давайте реализуем градиентный спуск в Python. Простой алгоритм градиентного спуска выглядит следующим образом:

    1. Получите функцию для минимизации f (x)
    2. Инициализируйте значение x, с которого вы хотите начать спуск или оптимизацию, с
    3. Укажите скорость обучения, которая будет определять, как шаг, на который нужно спуститься, или как быстро вы хотите сойтись к минимальному значению
    4. Найдите производную этого значения x (спуск)
    5. Теперь перейдите к спуску по производной этого значения, а затем умножьте ее на обучение rate
    6. Обновите значение x новым значением, уменьшенным до
    7. Проверьте свое условие остановки, чтобы узнать, нужно ли останавливать
    8. Если условие удовлетворяется, остановитесь.В противном случае перейдите к шагу 4 с новым значением x и продолжайте повторять алгоритм.

    Давайте создадим произвольную функцию потерь и попытаемся найти локальное минимальное значение для этой функции, реализовав простое представление градиентного спуска с использованием Python.

     импортировать numpy как np
    импортировать matplotlib.pyplot как plt
    % matplotlib inline 

    Мы найдем градиентный спуск этой функции: x3 — 3×2 + 5

     # создание функции и ее построение
    
    функция = лямбда x: (x ** 3) - (3 * (x ** 2)) + 5
    
    # Получите 1000 равномерно распределенных чисел от -1 до 3 (произвольно выбранных для обеспечения крутой кривой)
    х = нп.linspace (-1,3,500)
    
    # Постройте кривую
    plt.plot (x, функция (x))
    plt.show () 

    plotting the data set

    Здесь мы видим, что наше минимальное значение должно быть около 2,0
    Давайте теперь воспользуемся градиентным спуском, чтобы найти точное значение

     def производ (x):
    
    «»»
    Описание: эта функция принимает значение x и возвращает его производную на основе
    начальную функцию мы указали.
    
    Аргументы:
    
    x - числовое значение x
    
    Возврат:
    
    x_deriv - числовое значение производной x
    
    «»»
    
    x_deriv = 3 * (х ** 2) - (6 * (х))
    вернуть x_deriv
    
    
    шаг определения (x_new, x_prev, precision, l_r):
    «»»
    Описание: эта функция принимает начальное или предыдущее значение для x, обновляет его на основе
    шаги, предпринятые через скорость обучения, и выводит минимальное значение x, которое обеспечивает точность.
    Аргументы:
    
    x_new - начальное значение x, которое будет обновляться в зависимости от скорости обучения
    
    x_prev - предыдущее значение x, которое обновляется до нового
    
    precision - точность, определяющая остановку ступенчатого спуска
    
    l_r - скорость обучения (размер каждого шага спуска)
    
    Вывод:
    
    1. Распечатывает последнее новое значение x, которое соответствует минимальному значению, которое мы ищем.
    2. Распечатывает количество значений x, которое соответствует количеству шагов градиентного спуска.
    3.Строит первый график функции с путем градиентного спуска.
    4. Строит второй график функции с увеличенной траекторией градиентного спуска в важной области.
    
    «»»
    
    # создаем пустые списки, в которые будут добавляться обновленные значения x и y на каждой итерации
    
    x_list, y_list = [x_new], [функция (x_new)]
    # продолжайте цикл до желаемой точности
    в то время как abs (x_new - x_prev)> precision:
    
    # изменить значение x
    x_prev = x_new
    
    # получаем вывод старого значения x
    d_x = - производное (x_prev)
    
    # получите новое значение x, добавив предыдущее, умножение производной и скорость обучения
    x_new = x_prev + (l_r * d_x)
    
    # добавить новое значение x в список всех x для последующей визуализации пути
    x_list.добавить (x_new)
    
    # добавить новое значение y в список всех y для последующей визуализации пути
    y_list.append (функция (x_new))
    
    print ("Локальный минимум происходит в:" + str (x_new))
    print ("Количество шагов:" + str (len (x_list)))
    
    
    plt.subplot (1,2,2)
    plt.scatter (x_list, y_list, c = "g")
    plt.plot (x_list, y_list, c = "g")
    plt.plot (x, function (x), c = "r")
    plt.title ("Градиентный спуск")
    plt.show ()
    
    plt.subplot (1,2,1)
    plt.scatter (x_list, y_list, c = "g")
    plt.plot (x_list, y_list, c = "g")
    plt.plot (x, function (x), c = "r")
    plt.xlim ([1.0,2.1])
    plt.title ("Градиентный спуск увеличен до ключевой области")
    plt.show () 
     # Реализуем градиентный спуск (все аргументы выбраны произвольно)
    step (0,5, 0, 0,001, 0,05) 

    Локальный минимум находится в: 1,9980265135950486
    Число шагов: 25

    Gradient Descent Machine Learning Graph

    Zoomed in Gradient Descent to Key Area in Machine Learning

    Резюме

    В этой статье вы узнали о градиентном спуске для машинного обучения.Здесь мы постарались охватить большинство тем. Чтобы узнать больше об алгоритмах машинного обучения, нажмите здесь. Подведем итог всему, что мы рассмотрели в этой статье.

    • Оптимизация — это сердце и душа машинного обучения.
    • Градиентный спуск — это простой метод оптимизации, который можно использовать с другими алгоритмами машинного обучения.
    • Пакетный градиентный спуск относится к вычислению производной от всех обучающих данных перед вычислением обновления.
    • Стохастический градиентный спуск относится к вычислению производной из каждого экземпляра обучающих данных и немедленному вычислению обновления.

    Если вас вдохновляют возможности, предоставляемые Data Science, запишитесь на наши курсы Data Science и Machine Learning, чтобы получить более прибыльные варианты карьеры в этой среде.

    .

    Отправить ответ

    avatar
      Подписаться  
    Уведомление о