Gradientenverfahren
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 2
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
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Einfach erklärt
Ein Verfahren, das Modelleinstellungen schrittweise so anpasst, dass der Trainingsfehler sinken soll. [1]
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Grenzen und Unterschiede
Weniger Fehler beim Trainingsziel garantieren keine guten Ergebnisse auf neuen Beispielen. Training und Bewertung beantworten unterschiedliche Fragen. [2]
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Ausführlicher erklärt
Software berechnet, wie eine kleine Änderung jedes Parameters den Verlustwert beeinflussen würde. Dann passt sie die Parameter in die Gegenrichtung an. Wiederholte Schritte dieser Art gehören zu vielen Trainingsverfahren. [1]
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Wie das zur Karte passt
Damit wird konkret, welche Berechnung hinter der Änderung von Gewichten im Training steht. [1]
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https://theaiatlas.org/ideas/gradient-descent/
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Quellen und Umfang unserer Lektüre
1. Linear regression: Gradient descent
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Die Erklärung zu wiederholter Vorhersage, Verlust und Parameteranpassung wurde gelesen. Die Garantien der Seite für konvexe lineare Regression werden hier nicht auf das Training neuronaler Netze übertragen. Das Aktualisierungsdatum folgt der Seite; die Erstveröffentlichung ist nicht angegeben.
2. Datasets: Dividing the original dataset
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Trennung von Trainings-, Validierungs- und Testdaten, doppelte Beispiele und wiederholte Testnutzung gelesen. Kursbeispiele veranschaulichen Bewertungsprobleme. Hier wurde kein Modell getestet.
Ausgabe und maschinenlesbare Belege
Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.
Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten