Wat is Grad in Machine Learning?

Grad is de afkorting van gradiënt, een fundamenteel concept in machine learning en neurale netwerken. Een gradiënt is een vector van partiële afgeleiden van een functie met betrekking tot een of meer invoervariabelen. In de context van het trainen van een neuraal netwerk gebruiken we gradiënten om de updateregels voor de gewichten en biases van het netwerk te berekenen. Meer specifiek, wanneer we een neuraal netwerk trainen met behulp van backpropagation, berekenen we de gradiënten van de verliesfunctie met betrekking tot elke gewicht en bias in het netwerk. Deze gradiënten vertellen ons hoeveel elk gewicht en elke bias moet worden bijgewerkt om het verlies te minimaliseren. Vervolgens gebruiken we deze gradiënten om de gewichten en vooroordelen bij te werken in een proces dat gradiëntafdaling wordt genoemd. Samenvattend is grad een afkorting voor gradiënt, een vector van gedeeltelijke afgeleiden die we gebruiken om de updateregels voor de gewichten en vooroordelen van een neuraal systeem te berekenen. netwerk tijdens de training.