¿Cómo se relaciona el descenso por gradiente con las ecuaciones diferenciales de primer orden en el entrenamiento de modelos?
CLASE 2 - Aprendizaje Automático y Ecuaciones Diferenciales
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En respuesta a ALEJANDRO DANIEL QUINATOA NOTENO
Re: CLASE 2 - Aprendizaje Automático y Ecuaciones Diferenciales
Buenas noches compañero, el descenso por gradiente se relaciona directamente con las EDOs de primer orden porque el proceso de actualización de pesos en un modelo sigue la forma dw/dt = -η·∇L, donde η es la tasa de aprendizaje y ∇L el gradiente de la función de pérdida. Esto es equivalente a una EDO autónoma de primer orden, donde el sistema evoluciona buscando minimizar el error hasta alcanzar un punto de equilibrio.