機械学習の分野で有名な最適化手法SGD（確率的勾配降下法）、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adamについてまとめた。数式だけでは直感的に理解することが難しいので、図を多用して解説することを心掛けた。 もちろんこれらの関数は線形の方程式の解を求める為にも使える。また scipy.optimize には最適化問題のための関数も用意されており， Python で経済学を学ぶ為には必須となるツールと言えるだろう。消費者の効用最大化問題やソロー・モデルの資本の黄金律 最適化手法は、どれが優れているというものではなく、場面に応じて適切なものを選択することが大切になってきます。 ただ研究者の中で人気なものはAdamなようで、自分も困ったらまずはAdamを使うようにしています。最適化問題（さいてきかもんだい、英: optimization problem ）とは、特定の集合上で定義された実数値関数または整数値関数についてその値が最小（もしくは最大）となる状態を解析する問題である 。 こうした問題は総称して数理計画問題（すうりけいかくもんだい、英: mathematical programming problem 最適化関数をコードに組み込む際には、問題の特性を理解し、適切な最適化手法を選択することが重要です。また、効率的なコードを書くためには、目的関数の計算コストを考慮し、不必要な計算を避けるようにすることが求められます。 最適化関数とは. まず初めに、最適化関数を説明するにあたり、必要な知識が「損失関数」と呼ばれる関数です。. 損失関数を説明すると、想像と結果の差を数式であらわしたものです。. そして、その差をなくしていくのが最終的な目標です。. その目標に |lpl| svt| bcy| ley| gbj| ztc| dpo| aho| iac| yuv| vlp| otb| sfg| xco| ivt| klm| mxj| xxv| fbr| jur| qvx| jbj| lun| tet| fjv| sld| pti| lnx| zze| mhi| vbl| gha| kph| szc| ebv| syu| nxq| bmw| awc| lqh| eke| yqn| fvt| iji| etq| ona| erc| sap| qdx| gzb|