アダムとイブ: ディープラーニングの問題を解決するための強力なツール

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[51CTO.com クイック翻訳] 近年、ディープラーニングの波がインターネットの隅々まで広がりました。フィンテックから電子商取引、不正防止から推奨システムまで、ディープラーニングはあらゆるところで見られます。ディープラーニングの本質はニューラルネットワークです。ニューラルネットワークの深さにより、いかにして計算を迅速かつ効率的に実行するかがディープラーニングにおいて非常に重要なテーマとなっています。ニューラル ネットワークのトレーニングにおける確率的勾配降下法の問題に対応して、学者たちはアダム法とイブ法を提案しました。これらはディープラーニングの問題を解決するための強力なツールとなっています。

まず、アダムメソッドとは何かを見てみましょう。

Hiroaki Hiyashi、Jayanth Koushik、Graham Neubig は、論文「Eve: 局所的および全体的に適応可能な学習率を備えた勾配ベースの最適化手法」で Adam アルゴリズムを改良する方法を提案し、Eve 法と名付けました。 Eve の方法は Adam のアルゴリズムを改良したものです。まずはアルゴリズムの疑似コードを見てみましょう。

***、データの安定性と滑らかさの問題に対処するために、学習率を処理し、アルゴリズムの疑似コードに示されている手順を取得します。

CNN モデルと RNN モデルにおける Adam アルゴリズムと Eve アルゴリズムの評価結果を次の図に示します。

Eve アルゴリズムは、他のアルゴリズムよりも CNN で優れた結果を達成し、RNN でも優れたパフォーマンスを発揮することがわかります。

機械学習とデータマイニングは長年にわたって人気がありますが、実際には統計的確率と最適化の基礎と切り離すことはできません。通常、機械学習やデータマイニングの専門家のほとんどは業界に深く関わっているため、数学の高度な習熟度に対する要件はそれほど高くありません。特に中国企業の場合、国際的なトレンドに追従するだけで十分です。

しかし、技術的な理解やさらなる学習のためには、落ち着いて数学を注意深く勉強することが非常に役立つこともあります。 Adam アルゴリズムと Eve アルゴリズムの数学的原理自体は複雑ではありません。使用される唯一の統計概念は、偏りのない統計です。実践者にとって、そのシンプルでエレガントなアイデアを真剣に研究する価値はあります。

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恒昌立通のビッグデータ部門責任者兼シニアアーキテクトの王昊氏は、ユタ大学で学士号/修士号を取得し、国際経済貿易大学で実務MBAを取得しています。 Baidu、Sina、NetEase、Doubanなどの企業で長年にわたり研究開発と技術管理に携わっており、機械学習、ビッグデータ、推奨システム、ソーシャルネットワーク分析などの技術に長けています。 TVCGやASONAMなどの国際会議やジャーナルに8本の論文を発表している。私の学部論文は 2008 IEEE SMI *** 論文賞を受賞しました。

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