Die Kernaufgabe des maschinellen Lernens besteht darin, den optimalen Wert einer Reihe von Parametern zu finden, um die Kostenfunktion zu minimieren oder die Belohnungsfunktion zu maximieren. Um dieses Ziel zu erreichen, werden üblicherweise Optimierungsalgorithmen verwendet, von denen CMA-ES und BFGS die beiden gängigsten Methoden sind. CMA-ES ist ein evolutionärer Strategiealgorithmus, der die optimale Lösung findet, indem er Parameter Generation für Generation weiterentwickelt. Der BFGS-Algorithmus ist ein Gradienten-basierter Optimierungsalgorithmus, der die optimale Lösung durch iterative Approximation der Hesse-Matrix der Zielfunktion findet. Beide Algorithmen haben in verschiedenen Szenarien eine gute Leistung und Wirkung gezeigt
Als nächstes werfen wir einen Blick auf den Optimierungsalgorithmus. Gradientenbasierte Optimierungsalgorithmen nutzen den Gradienten der Kostenfunktion, um die Parameter des Modells anzupassen. Der Gradient ist im Grunde ein Vektor partieller Ableitungen der Kostenfunktion in Bezug auf jeden Parameter. Durch die Beobachtung des Gradienten können wir verstehen, in welche Richtung sich die Kostenfunktion ändert und wie schnell sie sich ändert. Diese Informationen sind für die Anpassung der Modellparameter sehr wichtig, da wir hoffen, den Minimalpunkt der Kostenfunktion zu finden, um optimale Modellparameter zu erhalten. Daher ist der Gradienten-basierte Optimierungsalgorithmus ein sehr wichtiger Algorithmus beim maschinellen Lernen.
Ein gängiger, auf Gradienten basierender Optimierungsalgorithmus ist der Gradientenabstieg. Bei dieser Methode passt der Algorithmus die Parameter entsprechend der Richtung des negativen Gradienten an, um die kleinste Kostenfunktion zu erreichen. Die Lernrate wird zur Steuerung der Schrittgröße verwendet, die widerspiegelt, wie sehr der Algorithmus dem Gradienten vertraut.
Es gibt Varianten des Gradientenabstiegs wie den stochastischen Gradientenabstieg (SGD) und den Mini-Batch-Gradientenabstieg. Sie verwenden Zufallsstichproben zur Schätzung von Gradienten und eignen sich für hochdimensionale Funktionen.
CMA-ES ist ein stochastischer Optimierungsalgorithmus, der auf evolutionären Strategien basiert. Es zeichnet sich dadurch aus, dass es nicht auf eine einzige Lösung beschränkt ist, sondern sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln kann. Der Algorithmus schätzt den Gradienten der Kostenfunktion anhand der Kovarianzmatrix und nutzt diese Korrelationen, um neue Kandidatenlösungen zu generieren, in der Hoffnung, die beste Lösung zu finden. Der Vorteil von CMA-ES besteht darin, dass es schnell zur globalen optimalen Lösung konvergieren kann, was besonders für hochdimensionale Optimierungsprobleme geeignet ist. Durch kontinuierliche Iteration und Weiterentwicklung ist CMA-ES in der Lage, optimale Lösungen zu finden, um praktische Probleme effektiv zu lösen.
BFGS ist ein deterministischer Optimierungsalgorithmus, der zur ungefähren Aktualisierung des Werts der Hesse-Matrix verwendet wird. Die Hesse-Matrix ist die partielle Ableitungsmatrix zweiter Ordnung der Kostenfunktion nach den Parametern. BFGS eignet sich gut für die Optimierung glatter Funktionen mit weniger Parametern.
Im Allgemeinen sind CMA-ES und BFGS häufig verwendete numerische Optimierungsalgorithmen, die Näherungsgradienten oder Hesse-Matrizen verwenden, um die Suche nach dem minimalen oder maximalen Wert der Kostenfunktion zu steuern. Diese Algorithmen werden häufig im maschinellen Lernen und in anderen Bereichen eingesetzt, um Modelle zu trainieren und Zielfunktionen zu optimieren. Ihr Einsatz kann die Effizienz und Genauigkeit der Optimierung verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCMA-ES und BFGS: Vergleich numerischer Optimierungsalgorithmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
