l'accesso più veloce di browser!Analogie tra Discesa del gradiente e Discesa stocastica del gradiente
Discesa del gradiente e Discesa stocastica del gradiente hanno 11 punti in comune (in Unionpedia): Apprendimento automatico, Condizionamento (matematica), Dataset, Discesa stocastica del gradiente, Gradiente (funzione), Lingua inglese, Norma (matematica), Ottimizzazione (matematica), Rete neurale artificiale, Retropropagazione dell'errore, Statistica.
Apprendimento automatico
L’apprendimento automatico, nota anche come machine learning, rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del 1900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.
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Condizionamento (matematica)
Il condizionamento in matematica, in particolare nel calcolo numerico, riguarda il rapporto tra errore commesso sul risultato di un calcolo e incertezza sui dati in ingresso.
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Dataset
Un dataset (o data set) è una collezione di dati.
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Discesa stocastica del gradiente
La discesa stocastica del gradiente (in lingua inglese stochastic gradient descent, SGD) è un metodo iterativo per l'ottimizzazione di funzioni differenziabili, approssimazione stocastica del metodo di discesa del gradiente (GD) quando la funzione costo ha la forma di una somma.
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Gradiente (funzione)
Nel calcolo differenziale vettoriale, il gradiente di una funzione a valori reali (ovvero di un campo scalare) è una funzione vettoriale.
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Lingua inglese
L'inglese (nome nativo English) è una lingua indoeuropea appartenente al ramo occidentale delle lingue germaniche, assieme all'olandese, all'alto e basso tedesco, al fiammingo e al frisone.
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Norma (matematica)
In algebra lineare, analisi funzionale e aree correlate della matematica, una norma è una funzione che assegna ad ogni vettore di uno spazio vettoriale, tranne lo zero, una lunghezza positiva.
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Ottimizzazione (matematica)
L'ottimizzazione (o programmazione matematica, PM) è una branca della matematica applicata che studia teoria e metodi per la ricerca dei punti di massimo e minimo di una funzione matematica; si ottiene così un modello matematico che traduce in termini matematici un dato problema (non occupandosi quindi direttamente di come tale modello sia stato costruito).
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Rete neurale artificiale
Nel campo dell'apprendimento automatico, una rete neurale artificiale (in inglese artificial neural network, abbreviato in ANN o anche come NN) è un modello matematico composto di "neuroni" artificiali, ispirato vagamente dalla semplificiazione di una rete neurale biologica.
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Retropropagazione dell'errore
La retropropagazione dell'errore (in lingua inglese backward propagation of errors, solitamente abbreviato in backpropagation), è un algoritmo per l'allenamento delle reti neurali artificiali, usato in combinazione con un metodo di ottimizzazione come per esempio la discesa stocastica del gradiente.
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Statistica
La statistica è una disciplina che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno in condizioni di incertezza o non determinismo, ovvero di non completa conoscenza di esso o parte di esso.
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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande
- In quello che appare come Discesa del gradiente e Discesa stocastica del gradiente
- Che cosa ha in comune Discesa del gradiente e Discesa stocastica del gradiente
- Analogie tra Discesa del gradiente e Discesa stocastica del gradiente
Confronto tra Discesa del gradiente e Discesa stocastica del gradiente
Discesa del gradiente ha 40 relazioni, mentre Discesa stocastica del gradiente ha 53. Come hanno in comune 11, l'indice di Jaccard è 11.83% = 11 / (40 + 53).
Riferimenti
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