반응형 #경사하강법 #gradientdescent #머신러닝 #딥러닝 #최적화알고리즘 #학습률 #모멘텀 #아담 #rmsprop #최적화1 경사하강법 최적화의 핵심 알고리즘 경사하강법이란 무엇인가요?경사하강법(Gradient Descent)은 함수의 최소값을 찾기 위해 그래디언트(기울기)를 이용하는 근사 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 함수의 값이 점차적으로 감소하도록, 주어진 지점에서의 기울기를 계산하고 그 반대 방향으로 이동하는 방식으로 최적화가 이루어집니다. 이 방법은 머신 러닝과 딥 러닝에서 모델의 매개변수와 가중치를 최적화하는 데 필수적으로 사용됩니다. 경사하강법을 통해 모델의 매개변수를 조정하면 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다. 경사하강법은 주어진 비용 함수의 최소값을 찾는 데 매우 중요하며, 파라미터 조정, 데이터 분석 및 신경망 훈련 등의 다양한 최적화 문제를 해결하는 데 사용됩니다.경사하강법은 주어진 함수의 최소값을 찾기 위한 가장 기본적이고 중요한 기법.. 2025. 6. 18. 이전 1 다음
