경사하강법

경사하강법(Gradient Descent)은 인공지능, 특히 머신러닝과 딥러닝에서 모델의 오차를 최소화하기 위해 사용하는 대표적인 최적화 알고리즘입니다. 함수의 기울기(Gradient)를 이용해, 비용 함수(Cost Function)가 최소가 되는 지점을 찾아가는 방법입니다. 경사하강법의 기본 개념 경사하강법은 산에서 내려오는 과정에 비유할 수 있습니다. 산 정상에서 출발해 가장 낮은 지점(최솟값)으로 가기 위해, 현재 위치에서의 기울기 방향을 계산하고, 기울기가 내려가는 쪽으로 조금씩 이동하는 방식입니다. 수학적 … 더 읽기

신경망(Neural Network)을 학습시키는 핵심 과정은 손실 함수를 최소화하는 것입니다. 이때 사용되는 대표적인 최적화 알고리즘이 바로 경사하강법(Gradient Descent)입니다. 경사하강법은 손실 함수의 기울기(gradient)를 계산하여, 함수 값을 줄이는 방향으로 신경망의 가중치(weights)를 반복적으로 조정합니다. 경사하강법의 기본 개념 손실 함수 \( L(w) \)가 주어졌을 때, 경사하강법은 아래의 규칙을 이용해 매개변수 \( w \)를 업데이트합니다: \[ w_{\text{new}} = w_{\text{old}} – \eta … 더 읽기