В чем преимущества нейронных сетей без использования градиентного спуска?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Некоторые преимущества нейронных сетей без использования градиентного спуска:

Большая свобода при выборе активации функции. dzen.ru Безградиентные методы, например оптимизация скопления частиц (PSO), не требуют дифференцируемости проблемы оптимизации и обеспечивают меньшую чувствительность при выборе активации функции. stats.stackexchange.com dzen.ru

Возможность поиска на больших пространствах. dzen.ru Некоторые безградиентные методы практически не делают предположений в отношении оптимизируемой задачи и могут выполнять поиск на очень больших пространствах. dzen.ru

Более быстрое обучение. dzen.ru Например, суррогатная оптимизация практически всегда будет быстрее градиентного спуска, но зачастую в ущерб точности. dzen.ru

Возможность работы с целевыми функциями чёрного ящика. stats.stackexchange.com Некоторые безградиентные методы, такие как имитированный отжиг, оптимизация роя частиц и генетические алгоритмы, могут успешно использоваться с целевыми функциями чёрного ящика и задачами, требующими запуска моделирования. stats.stackexchange.com

gimal-ai.ru

stats.stackexchange.com

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?