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딥러닝: 화풍을 모방하기 (3) - 책 요약: 3. 확률적 경사 하강법

3. 확률적 경사 하강법: Stochastic Gradient Descent 3.1 경사 하강법 - 학습의 목표는 \(\boldsymbol{w}=\underset{\boldsymbol{w}}{argmin}E(\boldsymbol{w})\)을 찾는 것이다. 그런데 \(E(\boldsymbol{w})\)가 일반적으로 볼록함수가 아니기 때문에 전역 극소점을 찾는 것이 매우 어렵다. 하지만 어떤 국소 극소점에서의 \(E(\boldsymbol{w})\)가 충분히 작다면 문제를 해결할 수 있다. - 이러한 점을 찾는 방법에는 경사 하강법이 있다. - 먼저 다음과 같이 \(E\)의 기울기를 구한다. 단, \(M\)은 \(\boldsymbol{w}\)의 성분 수이다. $$\nabla E(\boldsymbol{w})=\..
머신러닝 2017. 1. 30. 19:23
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