Optimizimi Stokastik — SGD dhe Variantet
Optimizimi stokastik është një familje metodash iterative që minimizojnë një funksion objektiv duke llogaritur gradiente në nëngrupe të rastësishme të dhënave — mini-batches — në vend që të përdorin të gjithë datasetin menjëherë. Pionier i këtij qasjesh, Robbins dhe Monro në vitin 1951 si përafrim stokastik, ky metodë u bë motori standard për trajnimin e modeleve të mëdha të mësimit makinerik përmes varianteve të tilla si SGD me moment, AdaGrad, RMSProp dhe Adam.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Optimization (SGD and Variants). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Optimizimi BayesianoOptimizimi↔ compare
- Strategjia Evolucionare (CMA-ES)Optimizimi↔ compare
- Optimizimi robustOptimizimi↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →