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==Définition==
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Méthode de descente de gradient itérative sur des lots de données tirés aléatoirement utilisée pour minimiser une fonction objectif qui prend la forme d'une somme de fonctions différentiables
Méthode de descente de gradient itérative sur des lots de données tirés aléatoirement utilisée pour minimiser une fonction objectif qui prend la forme d'une somme de fonctions différentiables.


Note: en apprentissage profond, la fonction objectif que l’on cherche à minimiser est souvent non convexe et non régulière. La convergence de la descente du gradient vers le minimum global n’est donc pas garantie et la convergence même vers un minimum local peut être extrêmement lente. Une solution à ce problème consiste en l’utilisation de l’algorithme de descente de gradient stochastique
Remarque : en [[apprentissage profond]], la fonction objectif que l’on cherche à minimiser est souvent non convexe et non régulière. La convergence de la descente du gradient vers le minimum global n’est donc pas garantie et la convergence même vers un minimum local peut être extrêmement lente.Une solution à ce problème consiste en l’utilisation de l’algorithme de descente de gradient stochastique.


==Français==
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==Sources==
==Sources==
Source : Benois-Pineau, J.; Gillot, P; Y. Nesterov et A. Zemmari (2018). ''Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception'', Actes de la conférence Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, 7 pages.


Source: Benois-Pineau, J.; Gillot, P; Y. Nesterov et A. Zemmari (2018). ''Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception'', Actes de la conférence Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, 7 pages.
Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.


Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
[https://www.theses.fr/s191606 Source : Magdalena Fuentes, ''Apprentissage Statistique Relationnel pour l'Extraction d'information de contenu musical'', theses.fr]


[https://www.theses.fr/s191606 Source: Magdalena Fuentes, ''Apprentissage Statistique Relationnel pour l'Extraction d'information de contenu musical'', theses.fr]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'']


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Version du 22 mars 2024 à 19:01

Définition

Méthode de descente de gradient itérative sur des lots de données tirés aléatoirement utilisée pour minimiser une fonction objectif qui prend la forme d'une somme de fonctions différentiables.

Remarque : en apprentissage profond, la fonction objectif que l’on cherche à minimiser est souvent non convexe et non régulière. La convergence de la descente du gradient vers le minimum global n’est donc pas garantie et la convergence même vers un minimum local peut être extrêmement lente.Une solution à ce problème consiste en l’utilisation de l’algorithme de descente de gradient stochastique.

Français

descente de gradient stochastique

Anglais

stochastic gradient descent

Sources

Source : Benois-Pineau, J.; Gillot, P; Y. Nesterov et A. Zemmari (2018). Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, Actes de la conférence Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, 7 pages.

Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source : Magdalena Fuentes, Apprentissage Statistique Relationnel pour l'Extraction d'information de contenu musical, theses.fr

Source : Google machine learning glossary

Source: Termino