GradientDescent (1) 썸네일형 리스트형 경사하강법(Gradient Descent) '경사하강법'은 함수의 1차 미분계수를 이용하여 함수의 최소값(최대값)을 구하는 방법이다. '경사하강법'을 사용하는 이유 경사하강법의 목적은 함수의 '최소값'을 구하기 위함이다. Q. 최소값을 구하는 것이 목적이라면 미분계수 값이 0인 점을 찾으면 되는것이 아닌가? 실제로 분석하는 데이터의 함수는 닫힌 형태(closed form)이 아니거나, 형태가 복잡해서 미분계수와 근을 구하기 어려운 경우가 있다. 실제 미분계수를 컴퓨터로 구현하는 것보다 Gradient Descent를 구현하는 것이 더 쉽다. 데이터양이 방대한 경우, iterative한 방법을 통해 값을 구하면 계산량 측면에서 더 효율적이다. '경사하강법'의 수식유도 과정 0. Check-Point 기울기의 부호(+/-) 기울기의 절댓값 1. 기울.. 이전 1 다음
