Білім беру бағдарламасы бойынша білім алушылар үшін ПӘннің ОҚУ-Әдiстемелiк кешені астана 2022 бекітемін


Градиентті бейімдеу әдістері (89 бет)



Pdf көрінісі
бет25/38
Дата26.12.2023
өлшемі1,56 Mb.
#143918
түріБілім беру бағдарламасы
1   ...   21   22   23   24   25   26   27   28   ...   38
Градиентті бейімдеу әдістері (89 бет). 
Градиентті бейімдеу әдістері мақсатты функцияның градиент мәндерін 
аналитикалық жазбада ұсынуға негізделген анықтауға негізделген. Демек, градиент 
әдісінің сипаттамалары CF түрімен анықталады. Градиент әдістерін қолдана отырып 
бейімделу процесі ВК-ны мақсатты функцияның градиентімен анықталған бағытқа 
өзгерту арқылы жүзеге асырылады. CF градиенті функцияның ең тік өсу бағытын 
көрсетеді. Демек, CF максимизациялайтын критерийлер үшін VC өзгерісі тиісті нүктеде 


CF градиенті бағытында жүреді. Егер критерий CF-ді азайтса, онда ВК векторы қарама-
қарсы бағытта немесе, олар айтқандай, мақсатты функцияның антиградиенті бағытында 
өзгереді. 
Көптеген практикалық жағдайларда сигналдардың корреляциялық матрицасын білу 
Оңтайлы ВК векторын анықтау үшін жеткілікті (2 тарауды қараңыз [1]). Мақсатты 
функцияның градиентіне келетін болсақ, ол градиентті және кейбір жағдайларда тікелей 
бейімделу әдістерін іске асыру кезінде қажет. Сондай-ақ, мақсатты функция көбінесе АА 
шығысындағы сигнал қуатын қамтитынын атап өткен жөн. Мұндай жағдайларда мақсатты 
функцияның градиентін шығыс сигналының қуат градиентін есептеуге дейін азайтуға 
болады.
Аталған мақсатты функциялардың параметрлерін бағалаудың кейбір әдістерін 
қарастырыңыз, 90-бетті қараңыз. 
Мақсатты функциялардың әртүрлілігіне байланысты градиентті есептеудің тікелей 
әдістерін жалпылау және талдау қиын. Сонымен қатар, жанама әдістер әртүрлі мақсатты 
функциялардың кейбір жалпы градиент параметрлерінің болуымен байланысты белгілі бір 
әмбебаптыққа ие. Ортогональды бұзылулардың ең көп таралған әдісі мысалында мақсатты 
функция градиентін бағалаудың жанама әдістерін толығырақ қарастырайық.
Қарастырылып отырған әдіс негізделген ВК векторының бұзылуы мақсатты 
функциядан немесе оның қажетті градиенттің бір бөлігінен одан әрі оқшауланатын кейбір 
функциямен. Үздіксіз жағдайда градиентті оқшаулау синхронды анықтау арқылы, ал 
дискретті жағдайда сәйкес дискретті түрлендірулер арқылы жүзеге асырылады. 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   21   22   23   24   25   26   27   28   ...   38




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет