最小となるパラメータを勾配表によって探す。目的関数が各パラメータによって微分できる必要がある。\end{aligned}確率的勾配降下法(SDG)無作為に選び出されたデータを用いて行う勾配降下法である。無作為に選び出された複数のデータを用いて行う勾配降下法である。誤差をパラメータで微分したものと学習率の積を減算した後、現在の重みに前回の重みを減算した値と慣性の積を加算するメリット局所的最適解にはならず、大域的最適解となる。谷間についてから最も低い位置(最適値)にいくまでの時間が早い。誤差をパラメータで微分したものと再定義した学習率の積を減算する。メリット勾配の緩やかな斜面に対して、最適値に近づける。デメリット学習率が徐々に小さくなるので、鞍点問題を引き起こす(局所最適解から抜け出せない)事があった。誤差をパラメータで微分したものと再定義した学習率の積を減算する。最近の勾配ほど強く影響する。メリット局所的最適解にはならず、大域的最適解となる。それぞれ孕んだ最適化アルゴリズムである。メリットを孕んだアルゴリズムである。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。