Online machine learning
கணினி அறிவியலில், ஆன்லைன் இயந்திர கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றலின் ஒரு முறையாகும், இதில் தரவு ஒரு தொடர்ச்சியான வரிசையில் கிடைக்கிறது மற்றும் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் எதிர்கால தரவுகளுக்கான சிறந்த முன்கணிப்பாளரைப் புதுப்பிக்கப் பயன்படுகிறது, இது தொகுதி கற்றல் நுட்பங்களுக்கு மாறாக, கற்றல் மூலம் சிறந்த முன்கணிப்பாளரை உருவாக்குகிறது முழு பயிற்சி தரவு தொகுப்பிலும் ஒரே நேரத்தில். ஆன்லைன் கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றல் பகுதிகளில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு பொதுவான நுட்பமாகும், அங்கு முழு தரவுத்தொகுப்பிலும் பயிற்சி பெறுவது கணக்கீட்டு ரீதியாக சாத்தியமற்றது, இதற்கு மையத்திற்கு வெளியே உள்ள வழிமுறைகளின் தேவை தேவைப்படுகிறது. அல்காரிதம் தரவுகளில் உள்ள புதிய வடிவங்களுக்கு மாறும் வகையில் மாற்றியமைக்க வேண்டிய சூழ்நிலைகளிலும் இது பயன்படுத்தப்படுகிறது, அல்லது தரவு நேரத்தின் செயல்பாடாக உருவாக்கப்படும்போது, எ. கா., பங்கு விலை கணிப்பு. ஆன்லைன் கற்றல் வழிமுறைகள் பேரழிவு தலையீட்டிற்கு ஆளாகக்கூடும், இது அதிகரிக்கும் கற்றல் அணுகுமுறைகளால் தீர்க்கப்படக்கூடிய ஒரு சிக்கலாகும். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அமைப்பில், ஒரு செயல்பாடு கற்றுக்கொள்ளப்பட வேண்டும், அங்கு உள்ளீடுகளின் இடமாகவும் வெளியீடுகளின் இடமாகவும் கருதப்படுகிறது, இது ஒரு கூட்டு நிகழ்தகவு விநியோகத்திலிருந்து பெறப்பட்ட நிகழ்வுகளை நன்கு கணிக்கிறது. உண்மையில், கற்பவர் ஒருபோதும் நிகழ்வுகளின் உண்மையான விநியோகத்தை அறிய மாட்டார். அதற்கு பதிலாக, கற்பவர் வழக்கமாக எடுத்துக்காட்டுகளின் பயிற்சி தொகுப்பை அணுகலாம். இந்த அமைப்பில், இழப்பு செயல்பாடு கொடுக்கப்பட்டுள்ளது, இது கணிக்கப்பட்ட மதிப்புக்கும் உண்மையான மதிப்புக்கும் இடையிலான வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. ஒரு செயல்பாட்டைத் தேர்ந்தெடுப்பது சிறந்த குறிக்கோளாகும், அங்கு ஒரு கருதுகோள் இடம் எனப்படும் செயல்பாடுகளின் இடைவெளி உள்ளது, இதனால் மொத்த இழப்பு பற்றிய சில கருத்துக்கள் குறைக்கப்படும். மாதிரியின் வகையைப் பொறுத்து (புள்ளிவிவர அல்லது எதிர்மறை), ஒருவர் இழப்பு பற்றிய வெவ்வேறு கருத்துக்களை உருவாக்க முடியும், இது வெவ்வேறு கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. ஆன்லைன் கற்றலின் புள்ளிவிவரக் கண்ணோட்டம் புள்ளிவிவரக் கற்றல் மாதிரிகளில், பயிற்சி மாதிரி உண்மையான விநியோகத்திலிருந்து எடுக்கப்பட்டதாகக் கருதப்படுகிறது, மேலும் இதன் நோக்கம் எதிர்பார்க்கப்படும் "ஆபத்தை" குறைப்பதாகும் இந்த சூழ்நிலையில் ஒரு பொதுவான முன்னுதாரணம் அனுபவ அபாயக் குறைப்பு அல்லது ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட அனுபவ அபாயக் குறைப்பு (பொதுவாக திகோனோவ் ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல்) மூலம் ஒரு செயல்பாட்டை மதிப்பிடுவதாகும். இங்கே இழப்பு செயல்பாட்டின் தேர்வு ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட குறைந்தபட்ச சதுரங்கள் மற்றும் ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் போன்ற பல நன்கு அறியப்பட்ட கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. இந்த பிரிவில் ஒரு முற்றிலும் ஆன்லைன் மாதிரி புதிய உள்ளீடு, தற்போதைய சிறந்த முன்கணிப்பு மற்றும் சில கூடுதல் சேமிக்கப்பட்ட தகவல்களின் அடிப்படையில் கற்றுக்கொள்ளும் (இது பொதுவாக பயிற்சி தரவு அளவைப் பொறுத்து சேமிப்புத் தேவைகளைக் கொண்டிருக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது). பல சூத்திரங்களுக்கு, எடுத்துக்காட்டாக நேரியல் அல்லாத கர்னல் முறைகள், உண்மையான ஆன்லைன் கற்றல் சாத்தியமில்லை, இருப்பினும் தொடர்ச்சியான வழிமுறைகளுடன் கூடிய கலப்பின ஆன்லைன் கற்றலின் ஒரு வடிவம் மற்றும் முந்தைய அனைத்து தரவு புள்ளிகளையும் சார்ந்து இருக்க அனுமதிக்கப்படும் இடத்தில் பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த விஷயத்தில், முந்தைய அனைத்து தரவு புள்ளிகளையும் சேமிக்க வேண்டியிருப்பதால் இடத் தேவைகள் இனி நிலையானதாக இருக்கும் என்று உத்தரவாதம் அளிக்கப்படுவதில்லை, ஆனால் தொகுதி கற்றல் நுட்பங்களுடன் ஒப்பிடும்போது, ஒரு புதிய தரவு புள்ளியைச் சேர்ப்பதன் மூலம் கணக்கிட குறைந்த நேரம் ஆகலாம். மேற்கண்ட சிக்கல்களை சமாளிப்பதற்கான ஒரு பொதுவான உத்தி, சிறிய தொகுதிகளைப் பயன்படுத்தி கற்றுக்கொள்வதாகும், இது ஒரு நேரத்தில் ஒரு சிறிய தொகுதி தரவு புள்ளிகளை செயலாக்குகிறது, இது மொத்த பயிற்சி புள்ளிகளின் எண்ணிக்கையை விட மிகக் குறைவான போலி-ஆன்லைன் கற்றலாகக் கருதப்படலாம். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் உகந்த அவுட்-ஆஃப்-கோர் பதிப்புகளைப் பெற பயிற்சி தரவை மீண்டும் மீண்டும் அனுப்புவதன் மூலம் மினி-பேட்ச் நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, எடுத்துக்காட்டாக, சீரற்ற சாய்வு வம்சாவளி. பின்னோக்கி பரப்புதலுடன் இணைக்கப்படும்போது, இது தற்போது செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு பயிற்சி அளிப்பதற்கான நடைமுறை பயிற்சி முறையாகும். எடுத்துக்காட்டுஃ நேரியல் குறைந்தபட்ச சதுரங்கள் ஆன்லைன் கற்றலில் பல்வேறு கருத்துக்களை விளக்க நேரியல் குறைந்தபட்ச சதுரங்களின் எளிய எடுத்துக்காட்டு பயன்படுத்தப்படுகிறது. கருத்துக்கள் மற்ற அமைப்புகளுக்கு பயன்படுத்தப்படும் அளவுக்கு பொதுவானவை, எடுத்துக்காட்டாக, பிற குவிந்த இழப்பு செயல்பாடுகளுடன். தொகுதி கற்றல் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலின் அமைப்பை கற்றுக்கொள்ள வேண்டிய ஒரு நேரியல் செயல்பாடாக கருதுங்கள்ஃ உள்ளீடுகளின் திசையன் (தரவு புள்ளிகள்) மற்றும் ஒரு நேரியல் வடிகட்டி திசையன். வடிகட்டி திசையனை கணக்கிடுவதே குறிக்கோள். இந்த முடிவுக்கு, அனுபவ இழப்பைக் குறைக்கும் திசையனைக் கணக்கிட ஒரு சதுர இழப்பு செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. தரவு மேட்ரிக்ஸாக இருக்கட்டும் மற்றும் முதல் தரவு புள்ளிகளின் வருகைக்குப் பிறகு இலக்கு மதிப்புகளின் நெடுவரிசை திசையன் ஆகும். கோவேரியன்ஸ் மேட்ரிக்ஸ் தலைகீழாக உள்ளது என்று கருதினால் (இல்லையெனில் டிகோனோவ் ஒழுங்குமுறைப்படுத்தலுடன் இதேபோன்ற பாணியில் தொடர்வது முன்னுரிமை), நேரியல் குறைந்தபட்ச சதுரங்கள் சிக்கலுக்கான சிறந்த தீர்வு பின்வருமாறு வழங்கப்படுகிறது. இப்போது, கோவேரியன்ஸ் மேட்ரிக்ஸைக் கணக்கிட நேரம் எடுக்கும், மேட்ரிக்ஸை தலைகீழாக மாற்றுவதற்கு நேரம் எடுக்கும், அதே நேரத்தில் மீதமுள்ள பெருக்கத்திற்கு நேரம் எடுக்கும், இது மொத்த நேரத்தைக் கொடுக்கும். தரவுத்தொகுப்பில் மொத்த புள்ளிகள் இருக்கும்போது, ஒவ்வொரு தரவு புள்ளியின் வருகைக்குப் பிறகு தீர்வை மறுபரிசீலனை செய்ய, அப்பாவித்தனமான அணுகுமுறை மொத்த சிக்கலைக் கொண்டிருக்கும். மேட்ரிக்ஸை சேமிக்கும்போது, ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் அதை புதுப்பிப்பதற்கு சேர்ப்பது மட்டுமே தேவை என்பதை நினைவில் கொள்க, இது நேரம் எடுக்கும், மொத்த நேரத்தைக் குறைக்கிறது, ஆனால் சேமிக்க கூடுதல் சேமிப்பு இடத்துடன். ஆன்லைன் கற்றல்ஃ மறுசுழற்சி குறைந்தபட்ச சதுரங்கள் மறுசுழற்சி குறைந்தபட்ச சதுரங்கள் (ஆர். எல். எஸ்) வழிமுறை குறைந்தபட்ச சதுரங்கள் சிக்கலுக்கான ஆன்லைன் அணுகுமுறையைக் கருதுகிறது. முந்தைய பிரிவில் கொடுக்கப்பட்ட லீனியர் லீஸ்ட் ஸ்கொயர்ஸ் பிராப்ளமின் தீர்வை துவக்குவதன் மூலம் பின்வரும் மறு செய்கை மூலம் கணக்கிட முடியும் என்பதைக் காட்டலாம்ஃ மேலே உள்ள மறு செய்கை வழிமுறையை இண்டக்ஷன் ஆன் பயன்படுத்தி நிரூபிக்க முடியும். சான்றுகளும் அதை நிரூபிக்கின்றன. தகவமைப்பு வடிப்பான்களின் பின்னணியிலும் ஆர்எல்எஸ்-ஐப் பார்க்கலாம் (ஆர்எல்எஸ்-ஐப் பார்க்கவும்). இந்த வழிமுறையின் படிகளுக்கான சிக்கலானது, இது தொடர்புடைய தொகுதி கற்றல் சிக்கலை விட வேகமான அளவின் வரிசையாகும். இங்குள்ள ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் சேமிப்பகத் தேவைகள் மேட்ரிக்ஸை சேமிக்க வேண்டும், இது நிலையானது. தலைகீழாக இல்லாத போது, சிக்கல் இழப்பு செயல்பாட்டின் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட பதிப்பைக் கவனியுங்கள். பின்னர், அதே வழிமுறை வேலை செய்கிறது என்பதைக் காண்பிப்பது எளிது, மேலும் மறு செய்கைகள் தொடர்ந்து கொடுக்கின்றன. இது சீரற்ற சாய்வு வம்சாவளியால் மாற்றப்படும்போது, இது சீரற்ற சாய்வு வம்சாவளி வழிமுறையாக மாறுகிறது. இந்த வழக்கில், இந்த வழிமுறையின் படிகளுக்கான சிக்கலானது குறைகிறது. ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் சேமிப்புத் தேவைகள் நிலையானவை. இருப்பினும், மேலே விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி, எதிர்பார்க்கப்படும் இடர் குறைப்பு சிக்கலைத் தீர்க்க படி அளவை கவனமாக தேர்வு செய்ய வேண்டும். சிதைந்து வரும் படி அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் சராசரி மறு செய்கையின் ஒருங்கிணைப்பை நிரூபிக்க முடியும். இந்த அமைப்பு சீரற்ற உகப்பாக்கலின் ஒரு சிறப்பு வழக்கு, உகப்பாக்கத்தில் நன்கு அறியப்பட்ட சிக்கல். நடைமுறையில், ஒருவர் தரவுகளின் மீது பல சீரற்ற சாய்வு பாஸ்களை (சுழற்சிகள் அல்லது சகாப்தங்கள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறார்) செய்ய முடியும். இவ்வாறு பெறப்பட்ட வழிமுறை அதிகரிப்பு சாய்வு முறை என்று அழைக்கப்படுகிறது மற்றும் ஒரு மறு செய்கைக்கு ஒத்திருக்கிறது சீரற்ற சாய்வு முறையின் முக்கிய வேறுபாடு என்னவென்றால்,-வது படியில் எந்த பயிற்சி புள்ளியைப் பார்வையிட வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிக்க இங்கே ஒரு வரிசை தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. அத்தகைய வரிசை சீரற்றதாகவோ அல்லது தீர்மானகரமானதாகவோ இருக்கலாம். மறு செய்கைகளின் எண்ணிக்கை பின்னர் புள்ளிகளின் எண்ணிக்கையுடன் பிரிக்கப்படுகிறது (ஒவ்வொரு புள்ளியும் ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட முறை கருதப்படலாம்). அதிகரிக்கும் சாய்வு முறை அனுபவ அபாயத்திற்கு ஒரு மினிமைசரை வழங்குவதாகக் காட்டப்படலாம். எ. கா. பல சொற்களின் கூட்டுத்தொகையால் ஆன புறநிலை செயல்பாடுகளைக் கருத்தில் கொள்ளும்போது அதிகரிக்கும் நுட்பங்கள் சாதகமாக இருக்கும். மிகப் பெரிய தரவுத்தொகுப்புடன் தொடர்புடைய ஒரு அனுபவப் பிழை. மேலே உள்ள வழிமுறைகளை அளவுரு அல்லாத மாதிரிகளுக்கு (அல்லது அளவுருக்கள் எல்லையற்ற பரிமாண இடத்தை உருவாக்கும் மாதிரிகள்) விரிவுபடுத்த கர்னல் முறைகள் பயன்படுத்தப்படலாம். தொடர்புடைய செயல்முறை இனி உண்மையிலேயே ஆன்லைனில் இருக்காது, அதற்கு பதிலாக அனைத்து தரவு புள்ளிகளையும் சேமிப்பதை உள்ளடக்கும், ஆனால் இது புரூட் ஃபோர்ஸ் முறையை விட வேகமானது. இந்த விவாதம் சதுர இழப்பு விஷயத்தில் மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, இருப்பினும் இது எந்த குவிந்த இழப்புக்கும் நீட்டிக்கப்படலாம். தரவு மேட்ரிக்ஸ் மற்றும் எஸ். ஜி. டி வழிமுறையின் படிகளுக்குப் பிறகு வெளியீடு என்றால், எங்கே மற்றும் வரிசை மறுநிகழ்வை திருப்திப்படுத்துகிறது என்பதை ஒரு எளிதான தூண்டல் மூலம் காட்ட முடியும்ஃ மேலும் இங்கே நிலையான கர்னல் மட்டுமே உள்ளது என்பதைக் கவனியுங்கள், மேலும் முன்கணிப்பாளர் வடிவத்தில் உள்ளது. இப்போது, அதற்கு பதிலாக ஒரு பொதுவான கர்னல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டு, முன்கணிப்பாளரை இருக்க அனுமதித்தால், அதே ஆதாரம், குறைந்தபட்ச சதுர இழப்பைக் குறைக்கும் முன்கணிப்பாளர் மேலே உள்ள மறுபயன்பாட்டை மாற்றுவதன் மூலம் பெறப்படுகிறது என்பதையும் காட்டும். - th தரவுப் புள்ளியை மதிப்பிடும் போது மறுநிகழ்வுக்கான மொத்த நேர சிக்கலானது, ஒரு ஜோடி புள்ளிகளில் கர்னலை மதிப்பிடுவதற்கான செலவு எங்கே. எனவே, கர்னலின் பயன்பாடு ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட பரிமாண அளவுரு இடத்திலிருந்து ஒரு கர்னலால் குறிக்கப்படும் எல்லையற்ற பரிமாண அம்சத்திற்கு இயக்கத்தை அனுமதித்துள்ளது, அதற்கு பதிலாக அளவுருக்களின் இடத்தில் மறுபரிசீலனை செய்வதன் மூலம், அதன் பரிமாணம் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பின் அளவைப் போலவே இருக்கும். பொதுவாக, இது பிரதிநிதித்துவ தேற்றத்தின் விளைவாகும். ஆன்லைன் குவிந்த உகப்பாக்கம் ஆன்லைன் குவிந்த உகப்பாக்கம் (ஓ. சி. ஓ) என்பது முடிவெடுப்பதற்கான ஒரு பொதுவான கட்டமைப்பாகும், இது திறமையான வழிமுறைகளை அனுமதிக்க குவிந்த உகப்பாக்கத்தை மேம்படுத்துகிறது. கட்டமைப்பு பின்வருமாறு மீண்டும் மீண்டும் விளையாட்டு விளையாடுவதாகும்ஃ கற்றவர் ஒரு நிலையான குவிந்த தொகுப்பிலிருந்து உள்ளீடு கற்றவர் வெளியீடுகளைப் பெறுகிறார் இயற்கை ஒரு குவிந்த இழப்பு செயல்பாட்டை திருப்பி அனுப்புகிறது. கற்றவர் இழப்பை அனுபவிக்கிறார் மற்றும் அதன் மாதிரியை புதுப்பிக்கிறார் வருத்தம் அல்லது ஒட்டுமொத்த இழப்பு மற்றும் பின்னோக்கிய சிறந்த நிலையான புள்ளியின் இழப்பு ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைப்பதே குறிக்கோள். எடுத்துக்காட்டாக, ஆன்லைன் குறைந்தபட்ச சதுரங்கள் நேரியல் பின்னடைவு வழக்கைக் கவனியுங்கள். இங்கே, எடை திசையன்கள் குவிந்த தொகுப்பிலிருந்து வருகின்றன, மேலும் இயற்கை குவிந்த இழப்பு செயல்பாட்டை திருப்பி அனுப்புகிறது. மறைமுகமாக அனுப்பப்பட்டதை இங்கே குறிப்பிடவும். இருப்பினும் சில ஆன்லைன் முன்கணிப்பு சிக்கல்கள் ஓ. சி. ஓ கட்டமைப்பிற்குள் பொருந்தாது. எடுத்துக்காட்டாக, ஆன்லைன் வகைப்பாட்டில், முன்கணிப்பு களம் மற்றும் இழப்பு செயல்பாடுகள் குவிந்தவை அல்ல. இத்தகைய சூழ்நிலைகளில், குவிந்த நிலைக்கு இரண்டு எளிய நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றனஃ சீரற்றமயமாக்கல் மற்றும் வாடகை இழப்பு செயல்பாடுகள். சில எளிய ஆன்லைன் குவிந்த உகப்பாக்கம் வழிமுறைகள் பின்வருமாறுஃ தலைவரைப் பின்பற்றுங்கள் (எஃப்டிஎல்) முயற்சிப்பதற்கான எளிய கற்றல் விதி (தற்போதைய கட்டத்தில்) கடந்த அனைத்து சுற்றுகளையும் விட குறைந்த இழப்பைக் கொண்ட கருதுகோளைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஆகும். இந்த வழிமுறை தலைவரைப் பின்தொடரவும் என்று அழைக்கப்படுகிறது, மேலும் சுற்று வெறுமனே பின்வருமாறு வழங்கப்படுகிறதுஃ இந்த முறையை ஒரு பேராசை வழிமுறையாக பார்க்க முடியும். ஆன்லைன் இருபடி உகப்பாக்கம் விஷயத்தில் (இழப்பு செயல்பாடு இருக்கும் இடத்தில்), ஒருவர் ஒரு வருத்தம் வரம்பைக் காட்டலாம். இருப்பினும், ஆன்லைன் லீனியர் ஆப்டிமைசேஷன் போன்ற மாதிரிகளின் பிற முக்கிய குடும்பங்களுக்கான எஃப்டிஎல் வழிமுறைகளுக்கு ஒத்த வரம்புகளைப் பெற முடியாது. அவ்வாறு செய்ய, முறைப்படுத்தலைச் சேர்ப்பதன் மூலம் ஒருவர் எஃப்டிஎல்-ஐ மாற்றியமைக்கிறார். முறைப்படுத்தப்பட்ட தலைவரைப் பின்தொடரவும் (எஃப்டிஆர்எல்) இது எஃப்டிஎல்லின் இயற்கையான மாற்றமாகும், இது எஃப்டிஎல் தீர்வுகளை உறுதிப்படுத்தவும், சிறந்த வருத்த வரம்புகளைப் பெறவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒரு முறைப்படுத்தல் செயல்பாடு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டு பின்வரும் சுற்றில் கற்றல் செய்யப்படுகிறதுஃ ஒரு சிறப்பு எடுத்துக்காட்டாக, ஆன்லைன் லீனியர் ஆப்டிமைசேஷன் வழக்கைக் கவனியுங்கள். இயற்கை வடிவத்தின் இழப்பு செயல்பாடுகளை திருப்பி அனுப்புகிறது. மேலும், விடுங்கள். சில நேர்மறை எண்ணுக்கு ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் செயல்பாடு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டுள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம். பின்னர், வருத்தம் குறைக்கும் மறு செய்கை இதுவாக மாறுகிறது என்பதை ஒருவர் காட்டலாம், இது ஆன்லைன் சாய்வு வம்சாவளியைப் போலவே தெரிகிறது. அதற்கு பதிலாக சில குவிந்த துணைப்பகுதி இருந்தால், அது திட்டமிடப்பட வேண்டும், இது மாற்றியமைக்கப்பட்ட புதுப்பிப்பு விதிக்கு வழிவகுக்கிறது இந்த வழிமுறை சோம்பல் திட்டம் என்று அழைக்கப்படுகிறது, ஏனெனில் திசையன் சாய்வுகளைக் குவிக்கிறது. இது நெஸ்டெரோவின் இரட்டை சராசரி வழிமுறை என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. நேரியல் இழப்பு செயல்பாடுகள் மற்றும் இருபடி ஒழுங்குபடுத்தலின் இந்த சூழ்நிலையில், வருத்தம் வரம்புக்குட்பட்டது, இதனால் சராசரி வருத்தம் விரும்பியபடி செல்கிறது. ஆன்லைன் சப் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் (ஓ. எஸ். டி) மேலே உள்ளவை நேரியல் இழப்பு செயல்பாடுகளுக்கு ஒரு வருத்தத்தை நிரூபித்தன. எந்தவொரு குவிந்த இழப்பு செயல்பாட்டிற்கும் வழிமுறையை பொதுமைப்படுத்த, இன் துணை சாய்வு அருகிலுள்ள ஒரு நேரியல் தோராயமாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது ஆன்லைன் துணை சாய்வு வம்சாவளி வழிமுறைக்கு வழிவகுக்கிறதுஃ இயற்கையிலிருந்து பெறுவதைப் பயன்படுத்தி கணிப்பதற்கு அளவுருவை துவக்கவும். என்றால் என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், என்றால் என புதுப்பிக்கவும், அதாவது ஒட்டுமொத்த சாய்வுகளை திட்டமிடுங்கள் வகைப்பாட்டிற்காக எஸ். வி. எம் இன் ஆன்லைன் பதிப்பிற்கான வருத்தம் வரம்புகளைப் பெற ஒருவர் ஓ. எஸ். டி வழிமுறையைப் பயன்படுத்தலாம், இது கீல் இழப்பைப் பயன்படுத்துகிறது மற்ற வழிமுறைகள் நாற்கரமாக ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட எஃப். டி. ஆர். எல் வழிமுறைகள் மேலே விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி சோம்பேறித்தனமாக திட்டமிடப்பட்ட சாய்வு வழிமுறைகளுக்கு வழிவகுக்கின்றன. தன்னிச்சையான குவிந்த செயல்பாடுகள் மற்றும் ஒழுங்குபடுத்திகளுக்கு மேற்கூறியவற்றைப் பயன்படுத்த, ஒருவர் ஆன்லைன் கண்ணாடி வம்சாவளியைப் பயன்படுத்துகிறார். பின்னோக்கிய பார்வையில் உகந்த ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் நேரியல் இழப்பு செயல்பாடுகளுக்கு பெறப்படலாம், இது அடாகிராட் வழிமுறைக்கு வழிவகுக்கிறது. யூக்ளிடியன் ஒழுங்கமைப்பைப் பொறுத்தவரை, ஒருவர் ஒரு வருத்தம் வரம்பைக் காட்டலாம், இது வலுவான குவிந்த மற்றும் வெளி-குகை இழப்பு செயல்பாடுகளுக்கு மேலும் மேம்படுத்தப்படலாம். தொடர்ச்சியான கற்றல் என்பது தொடர்ச்சியான தகவல்களைச் செயலாக்குவதன் மூலம் கற்ற மாதிரியை தொடர்ந்து மேம்படுத்துவதாகும். எப்போதும் மாறிவரும் நிஜ உலகில் தொடர்பு கொள்ளும் மென்பொருள் அமைப்புகள் மற்றும் தன்னாட்சி முகவர்களுக்கு தொடர்ச்சியான கற்றல் திறன்கள் அவசியம். இருப்பினும், தொடர்ச்சியான கற்றல் இயந்திர கற்றல் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளுக்கு ஒரு சவாலாகும், ஏனெனில் நிலையான தரவு அல்லாத விநியோகங்களிலிருந்து தொடர்ந்து கிடைக்கக்கூடிய தகவல்களைப் பெறுவது பொதுவாக பேரழிவுகரமான மறதிக்கு வழிவகுக்கிறது. ஆன்லைன் கற்றலின் விளக்கங்கள் ஆன்லைன் கற்றலின் முன்னுதாரணம் கற்றல் மாதிரியின் தேர்வைப் பொறுத்து வெவ்வேறு விளக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது, அவை ஒவ்வொன்றும் செயல்பாடுகளின் வரிசையின் முன்கணிப்பு தரம் குறித்து தனித்துவமான தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளன. இந்த விவாதத்திற்கு முன்மாதிரி சீரற்ற சாய்வு வம்சாவளி வழிமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. மேலே குறிப்பிட்டுள்ளபடி, அதன் மறுசுழற்சி மூலம் வழங்கப்படுகிறது முதல் விளக்கம் மேலே வரையறுக்கப்பட்ட எதிர்பார்க்கப்பட்ட ஆபத்தை குறைக்கும் சிக்கலுக்கு பயன்படுத்தப்படும் சீரற்ற சாய்வு இறங்கு முறையைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். உண்மையில், எல்லையற்ற தரவுகளின் நீரோட்டத்தைப் பொறுத்தவரை, எடுத்துக்காட்டுகள் வரையப்பட்டதாக கருதப்படுவதால், அதாவது. விநியோகத்திலிருந்து, மேலே உள்ள மறு செய்கையின் சாய்வுகளின் வரிசை ஒரு அதாவது. எதிர்பார்க்கப்படும் அபாயத்தின் சாய்வின் சீரற்ற மதிப்பீடுகளின் மாதிரி மற்றும் எனவே ஒருவர் விலகலை பிணைக்க சீரற்ற சாய்வு இறங்கு முறைக்கு சிக்கலான முடிவுகளைப் பயன்படுத்தலாம், இதன் மினிமைசர் எங்கே. இந்த விளக்கம் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட பயிற்சி தொகுப்பின் விஷயத்திலும் செல்லுபடியாகும்; தரவுகளின் வழியாக பல பாஸ்களுடன் சாய்வுகள் இனி சுயாதீனமாக இல்லை என்றாலும், சிறப்பு சந்தர்ப்பங்களில் சிக்கலான முடிவுகளைப் பெறலாம். இரண்டாவது விளக்கம் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட பயிற்சி தொகுப்பின் விஷயத்தில் பொருந்தும் மற்றும் SGD வழிமுறையை இன்க்ரிமெண்டல் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் முறையின் ஒரு எடுத்துக்காட்டு என்று கருதுகிறது. இந்த விஷயத்தில், அதற்கு பதிலாக ஒருவர் அனுபவ அபாயத்தைப் பார்க்கிறார்ஃ அதிகரிக்கும் சாய்வு இறங்கு மறு செய்கைகளின் சாய்வுகளும் சாய்வின் சீரற்ற மதிப்பீடுகள் என்பதால், இந்த விளக்கம் சீரற்ற சாய்வு இறங்கு முறையுடன் தொடர்புடையது, ஆனால் எதிர்பார்க்கப்படும் அபாயத்திற்கு மாறாக அனுபவ அபாயத்தைக் குறைக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த விளக்கம் அனுபவ அபாயத்தைப் பற்றியது என்பதால், எதிர்பார்க்கப்படும் ஆபத்தை அல்ல, தரவுகளின் வழியாக பல பாஸ்கள் உடனடியாக அனுமதிக்கப்படுகின்றன, மேலும் உண்மையில் விலகல்களில் இறுக்கமான வரம்புகளுக்கு வழிவகுக்கிறது, இதில் மினிமைசர் எங்கே. செயல்படுத்தல்கள் வோவல் வாபிட்ஃ திறந்த மூல வேகமான ஆன்லைன் கற்றல் அமைப்பு, இது பல இயந்திர கற்றல் குறைப்புகள், முக்கியத்துவம் எடை மற்றும் வெவ்வேறு இழப்பு செயல்பாடுகள் மற்றும் உகப்பாக்கம் வழிமுறைகளின் தேர்வுக்கு ஆதரவளிப்பதில் குறிப்பிடத்தக்கது. இது பயிற்சி தரவுகளின் அளவிலிருந்து சுயாதீனமாக அம்சங்களின் தொகுப்பின் அளவைக் கட்டுப்படுத்த ஹாஷிங் தந்திரத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. ஸ்கிகிட்-லர்ன்ஃ வகைப்பாட்டிற்கான வழிமுறைகளின் முக்கிய செயல்பாடுகளை வழங்குகிறதுஃ பெர்செப்ட்ரான், எஸ். ஜி. டி வகைப்படுத்துபவர், நைவ் பேயஸ் வகைப்படுத்துபவர். பின்னடைவுஃ SGD பின்னடைவு, செயலற்ற ஆக்கிரமிப்பு பின்னடைவு. கிளஸ்டரிங்ஃ மினி-பேட்ச் கே-பொருள். அம்ச பிரித்தெடுத்தல்ஃ மினி-பேட்ச் அகராதி கற்றல், இன்க்ரிமெண்டல் பிசிஏ. கற்றல் முன்னுதாரணங்கள் இன்க்ரிமெண்டல் லர்னிங் லேஸி லர்னிங் ஆஃப்லைன் லர்னிங், எதிர் மாதிரி வலுவூட்டல் கற்றல் மல்டி-ஆர்ம்ட் பாண்டிட் மேற்பார்வை கற்றல் பொது வழிமுறைகள் ஆன்லைன் வழிமுறை ஆன்லைன் ஆப்டிமைசேஷன் ஸ்ட்ரீமிங் வழிமுறை ஸ்டோக்காஸ்டிக் கிரேடியன்ட் வம்சாவளி கற்றல் மாதிரிகள் தகவமைப்பு அதிர்வு கோட்பாடு படிநிலை தற்காலிக நினைவகம் கே-அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறை கற்றல் திசையன் அளவீட்டு பெர்செப்ட்ரான் குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் 6.883: இயந்திர கற்றலில் ஆன்லைன் முறைகள்ஃ கோட்பாடு மற்றும் பயன்பாடுகள். அலெக்ஸாண்டர் ராக்லின். எம்ஐடி ஆன்லைன் வழிமுறைகள் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள்