Adam Optimizasyon Algoritması Nedir?
Adam optimizasyon algoritması, özellikle derin öğrenmede kullanılan bir optimizasyon yöntemidir. Adam, Adaptive Moment Estimation (Uyarlamalı Ani Tahmin) olarak da bilinir ve diğer popüler optimizasyon algoritmalarından farklı olarak kendini sürekli olarak ayarlamak için ek parametreler içerir. Adam, kütle, ikinci türev (hesaplanan değerlerin hızı) ve davranışını ayarlamak için çok sayıda kombinasyonu deneyebilecek kadar esnek bir optimizasyon yaklaşımıdır.
Temel Kavramlar
Adam optimizasyon algoritmasının temel kavramları, aşağıdaki üç prensip üzerine kuruludur:
1. Momentum: Momentum, optimizasyon sürecindeki adımların hızını arttırmak için kullanılan bir kavramdır.
2. Uzun dönem hafızası: Adam algoritması, küçük birkaç adım için hesaplanan değerlerin, geçmiş adımlardaki değerlere kıyasla nasıl değiştiğini göz önünde bulundurur. Bu, uzun vadeli hafıza olarak adlandırılır.
3. Adaptif öğrenme oranları: Adam, her zaman aynı öğrenme oranı kullanmaz. Yerine, algoritma her adımda öğrenme oranını adaptif olarak ayarlar.
Matematiksel Açıklaması
Adam optimizasyon algoritması, stochastic gradient descent (SGD) algoritmasının bir versiyonudur. SGD, bir hat fonksiyonunun en küçük değerini bulmak için kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Adam, SGD'nin momentum ve adaptif öğrenme oranı ile geliştirilmiş bir versiyonudur.
Adam algoritmasının momentumu, SGD'den farklı olarak, geçerli adımda ve geçmiş adımlarda hesaplanan değerleri kullanır. Birim aralıkta hesaplanan hız, türevli değerin ortalamasının geçerli değer ve geçmiş değerler arasındaki ortalama karelerinin ağırlıklı ortalamasıdır.
Adam algoritması, adaptif öğrenme oranlarını sağlamak için SGD'den farklı olarak geçerli ve geçmiş adımların üçüncü türev değerlerini kullanır. Birim aralıkta öğrenme oranı (alpha), türev değerlerinin ortalamasının geçerli ve geçmiş türev değerleri arasındaki ağırlıklı ortalamasıdır.
Özet
Adam optimizasyon algoritması, derin öğrenme alanında kullanılan popüler bir optimizasyon algoritmasıdır.
Adam optimizasyon algoritması, özellikle derin öğrenmede kullanılan bir optimizasyon yöntemidir. Adam, Adaptive Moment Estimation (Uyarlamalı Ani Tahmin) olarak da bilinir ve diğer popüler optimizasyon algoritmalarından farklı olarak kendini sürekli olarak ayarlamak için ek parametreler içerir. Adam, kütle, ikinci türev (hesaplanan değerlerin hızı) ve davranışını ayarlamak için çok sayıda kombinasyonu deneyebilecek kadar esnek bir optimizasyon yaklaşımıdır.
Temel Kavramlar
Adam optimizasyon algoritmasının temel kavramları, aşağıdaki üç prensip üzerine kuruludur:
1. Momentum: Momentum, optimizasyon sürecindeki adımların hızını arttırmak için kullanılan bir kavramdır.
2. Uzun dönem hafızası: Adam algoritması, küçük birkaç adım için hesaplanan değerlerin, geçmiş adımlardaki değerlere kıyasla nasıl değiştiğini göz önünde bulundurur. Bu, uzun vadeli hafıza olarak adlandırılır.
3. Adaptif öğrenme oranları: Adam, her zaman aynı öğrenme oranı kullanmaz. Yerine, algoritma her adımda öğrenme oranını adaptif olarak ayarlar.
Matematiksel Açıklaması
Adam optimizasyon algoritması, stochastic gradient descent (SGD) algoritmasının bir versiyonudur. SGD, bir hat fonksiyonunun en küçük değerini bulmak için kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Adam, SGD'nin momentum ve adaptif öğrenme oranı ile geliştirilmiş bir versiyonudur.
Adam algoritmasının momentumu, SGD'den farklı olarak, geçerli adımda ve geçmiş adımlarda hesaplanan değerleri kullanır. Birim aralıkta hesaplanan hız, türevli değerin ortalamasının geçerli değer ve geçmiş değerler arasındaki ortalama karelerinin ağırlıklı ortalamasıdır.
Adam algoritması, adaptif öğrenme oranlarını sağlamak için SGD'den farklı olarak geçerli ve geçmiş adımların üçüncü türev değerlerini kullanır. Birim aralıkta öğrenme oranı (alpha), türev değerlerinin ortalamasının geçerli ve geçmiş türev değerleri arasındaki ağırlıklı ortalamasıdır.
Özet
Adam optimizasyon algoritması, derin öğrenme alanında kullanılan popüler bir optimizasyon algoritmasıdır.