グラデーションとは何か、そしてなぜそれが爆発するのか？

『グラデーションの真髄と魅力に迫る』

この記事を読むことで、ディープラーニングの最も重要な概念をしっかりと理解することができます

勾配は、機械学習における最も重要な基本的な概念です。この記事では、勾配の概念、勾配が消えたり爆発したりする原因、そしてそれらを制御する方法について探っていきます。

この記事は誰に役立つでしょうか？ 初級から中級のデータサイエンティスト向けです。より高度な読者に役立つかもしれない数学の参考資料も含めています。

この記事から得られるものは何ですか？ 勾配の概念的な理解を深めることができます。機械学習との関連性、勾配から生じる問題、およびそれらの問題を緩和するために使用される手法についても理解できます。

目次

特定のセクションに移動するためのリンクをクリックしてください

• ベルマン-フォードアルゴリズム：重み付きグラフのパス探索アルゴリズム
• 大型言語モデル：DistilBERT — より小型・高速・安価・軽量
• 生成モデルとノイズと構造のダンス’ (Seisei moderu to noizu to kōzō no dansu)

1) 勾配とは何ですか？2) 実際の勾配（数学的な解釈）3) シンプルなモデルにおける勾配（例）4) 爆発的および消失的な勾配とは何ですか？5) 爆発的および消失的な勾配が悪いのはなぜですか？6) 爆発的および消失的な勾配を修正する方法はありますか？

勾配とは何ですか？

目次

丘と谷がある表面を想像してください。この表面は、いくつかの入力を持つ多次元の関数によって定義されます。

"""デモンストレーション用に、丘と谷のある3D表面を作成しています"""import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cmfrom matplotlib.ticker import LinearLocatorimport numpy as np# wide figureを作成fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})# データを作成X = np.arange(-5, 5, 0.25)Y = np.arange(-5, 5, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)R = np.sqrt(X**2 + Y**2)Z = 0.2*np.sin(X+Y + R) - 1*np.sin(X/2)# 表面をプロットsurf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.viridis,                       linewidth=0, antialiased=False)plt.show()

勾配は、 表面上の任意の点について、表面上のより高い点にたどり着くための方向と、その点での表面の急峻さを教えてくれます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!