Definição – o que significa o algoritmo de gradiente descendente?
O algoritmo de descida gradiente é uma estratégia que ajuda a refinar as operações de aprendizado de máquina. O algoritmo de descida gradiente trabalha no sentido de ajustar os pesos de entrada dos neurônios em redes neurais artificiais e encontrar mínimos locais ou globais para otimizar um problema.
O algoritmo de descida gradiente também é conhecido simplesmente como descida gradiente.
Definirtec explica o algoritmo de gradiente descendente
Para entender como a descida gradiente funciona, primeiro pense em um gráfico de valores previstos ao lado de um gráfico de valores reais que podem não estar em conformidade com um caminho estritamente previsível. A descida gradiente trata da redução do erro de previsão ou lacuna entre os valores teóricos e os valores reais observados ou, no aprendizado de máquina, o conjunto de treinamento, ajustando os pesos de entrada. O algoritmo calcula o gradiente ou alteração e reduz gradualmente essa lacuna preditiva para refinar a saída do sistema de aprendizado de máquina. O gradiente descendente é uma forma popular de refinar os resultados das RNAs à medida que exploramos o que elas podem fazer em todos os tipos de áreas de software.