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- Como você calcula o subgradiente?
- É o método de sub -graduação um método de descida?
- K significa usar descida de gradiente?
- Como você encontra a subdiferencial de uma função?
Como você calcula o subgradiente?
Se f é convexo e diferenciável em x, então ∂f (x) = ∇f (x), i, i.e., seu gradiente é o seu único subgradiente. Por outro lado, se f for convexo e ∂f (x) = g, então f é diferenciável em x e g = ∇f (x).
É o método de sub -graduação um método de descida?
Diferentemente do método de gradiente comum, o método subgradiado não é um método de descida; o valor da função pode (e geralmente aumenta) aumenta. O método sub -graduado é muito mais lento que o método de Newton, mas é muito mais simples e pode ser aplicado a uma variedade muito mais ampla de problemas.
K significa usar descida de gradiente?
Mini-lote (estocástico) K-means tem um sabor de descendência de gradiente estocástica cujos benefícios são duplos. Primeiro, reduz drasticamente o custo por aleragem para atualizar os centróides e, portanto, é capaz de lidar com o big data com eficiência.
Como você encontra a subdiferencial de uma função?
Considere f (z) = | z |. Para x < 0 O subgradiente é único: ∂f (x) = −1. Da mesma forma, para x > 0 temos ∂f (x) = 1. Em x = 0, o subdiferencial é definido pela desigualdade | z | ≥ gz para todos os z, que é satisfeito se e somente se g ∈ [−1,1].
