بهینهسازی تصادفی — SGD و انواع آن
بهینهسازی تصادفی خانوادهای از روشهای تکراری است که با محاسبه گرادیانها بر روی زیرمجموعههای تصادفی دادهها — مینیبچها — به جای کل مجموعه داده بهطور همزمان، یک تابع هدف را کمینه میکنند. این رویکرد که در سال ۱۹۵۱ توسط رابینز و مونرو به عنوان تقریب تصادفی معرفی شد، از طریق انواع آن مانند SGD با مومنتوم، AdaGrad، RMSProp و Adam، به موتور استاندارد آموزش مدلهای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ تبدیل شد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- Robbins, H. & Monro, S. (1951). A Stochastic Approximation Method. Annals of Mathematical Statistics, 22(3), 400-407. DOI: 10.1214/aoms/1177729586 ↗
- Kingma, D.P. & Ba, J. (2015). Adam: A Method for Stochastic Optimization. International Conference on Learning Representations (ICLR 2015). link ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Optimization (SGD and Variants). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/optimization/stochastic-optimization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- بهینهسازی بیزیبهینهسازی↔ compare
- استراتژی تکاملی (CMA-ES)بهینهسازی↔ compare
- بهینهسازی استواربهینهسازی↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →