σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
مسار Optimization›الوحدة 2 · طرق التدرج›الموضوع 2.3·~55 دمتوسط

الزخم وRMSProp وAdam

الموضع في المسارالوحدة 2 من 5 · الموضوع 3 من 3
2.3 الزخم وRMSProp وAdam
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

تذكّر التدرجات السابقة

تعامل خطوات التدرج البسيطة كل تكرار على حدة فتتعرج عبر الوديان الضيقة وتزحف على المسطحة. أما الزخم فيحتفظ بسرعة هي مجموع جارٍ للتدرجات السابقة: v←βv+g\mathbf v\leftarrow\beta\mathbf v+\mathbf gv←βv+g، w←w−ηv\mathbf w\leftarrow\mathbf w-\eta\mathbf vw←w−ηv. فالتدرجات المتجهة في الاتجاه نفسه تتراكم، وتلك التي تتبدل إشارتها تتلاشى. ومع تدرج ثابت تنمو السرعة نحو 1/(1−β)1/(1-\beta)1/(1−β) مرة التدرج، فيأخذ β=0.9\beta=0.9β=0.9 خطوات أكبر بعشر مرات من الانحدار البسيط.

v←βv+g,w←w−ηv,v∞=g1−β\mathbf v\leftarrow\beta\mathbf v+\mathbf g,\qquad \mathbf w\leftarrow\mathbf w-\eta\mathbf v,\qquad \mathbf v_{\infty}=\frac{\mathbf g}{1-\beta}v←βv+g,w←w−ηv,v∞​=1−βg​(1)

يعالج RMSProp مشكلة أخرى هي المعاملات ذات المقاييس المختلفة. فهو يتتبع متوسطًا جاريًا sss لمربع تدرج كل إحداثي ويقسم الخطوة على s\sqrt{s}s​، فيأخذ الإحداثي ذو التدرج الكبير المشوّش خطوات صغيرة ويأخذ ذو التدرج الصغير خطوات أكبر. ويجمع Adam الفكرتين: يتوسّط التدرج (mmm جزء الزخم) ومربع التدرج (vvv جزء RMSProp). يبدأ المتوسطان من الصفر فيكونان صغيرين جدًا في الخطوات الأولى، لذا يقسم Adam على 1−βt1-\beta^{t}1−βt لتصحيح هذا التحيز. والقيم المعتادة β1=0.9\beta_1=0.9β1​=0.9 وβ2=0.999\beta_2=0.999β2​=0.999 وη=10−3\eta=10^{-3}η=10−3.

s←ρs+(1−ρ)g2,w←w−ηgs+εs\leftarrow\rho s+(1-\rho)g^{2},\qquad w\leftarrow w-\eta\frac{g}{\sqrt{s}+\varepsilon}s←ρs+(1−ρ)g2,w←w−ηs​+εg​(2)
m←β1m+(1−β1)g,v←β2v+(1−β2)g2,m^=m1−β1t,  v^=v1−β2t,w←w−ηm^v^+εm\leftarrow\beta_1 m+(1-\beta_1)g,\quad v\leftarrow\beta_2 v+(1-\beta_2)g^{2},\quad \hat m=\frac{m}{1-\beta_1^{t}},\ \ \hat v=\frac{v}{1-\beta_2^{t}},\quad w\leftarrow w-\eta\frac{\hat m}{\sqrt{\hat v}+\varepsilon}m←β1​m+(1−β1​)g,v←β2​v+(1−β2​)g2,m^=1−β1t​m​,  v^=1−β2t​v​,w←w−ηv^​+εm^​(3)
ثلاثة تحديثات يدويًاالزخم مع β=0.9\beta=0.9β=0.9 وη=0.1\eta=0.1η=0.1 وتدرج ثابت g=1g=1g=1: v1=1v_1=1v1​=1 وv2=1.9v_2=1.9v2​=1.9 وv3=2.71v_3=2.71v3​=2.71، فتكون الخطوة الثالثة بطول 0.2710.2710.271 مقابل 0.10.10.1 للانحدار البسيط. RMSProp مع ρ=0.9\rho=0.9ρ=0.9 وg=2g=2g=2: s1=0.1⋅4=0.4s_1=0.1\cdot4=0.4s1​=0.1⋅4=0.4 وg/s1=3.16g/\sqrt{s_1}=3.16g/s1​​=3.16 أي خطوة مضخّمة بنحو 3.163.163.16. Adam عند t=1t=1t=1 مع g=2g=2g=2: m=0.2m=0.2m=0.2 وv=0.004v=0.004v=0.004 فيكون m^=2\hat m=2m^=2 وv^=4\hat v=4v^=4 والخطوة η⋅2/2=η\eta\cdot2/2=\etaη⋅2/2=η مهما كان حجم ggg.
  • الزخم: يخفف التعرج ويسرّع على الاتجاهات الثابتة.
  • RMSProp: يقسم كل إحداثي على الجذر التربيعي لمتوسط مربعات تدرجه الجاري.
  • Adam: كلاهما مع تصحيح للتحيز لأن المتوسطات تبدأ من الصفر.
Adam خيار افتراضي لا ضمانبما أن خطوة Adam نحو η\etaη لكل إحداثي مهما كان حجم التدرج، يصبح η\etaη مفتاح الضبط الرئيسي: إن كان كبيرًا جدًا ارتدّت الخسارة، وإن كان صغيرًا جدًا زحف التدريب. أنقِص η\etaη مع الزمن في المسائل المشوّشة، وقارن بـ SGD بزخم مضبوط جيدًا قبل الوثوق بنتيجة Adam، فقد يستقر الاثنان في نهايتين صغريين مختلفتين.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • سرعة الزخم15 نقطة
  • التضخيم على المدى الطويل15 نقطة
  • متوسط RMSProp10 نقطة
  • مقياس خطوة RMSProp15 نقطة
  • خطوة Adam الأولى15 نقطة
  • طابق الطريقة بفكرتها15 نقطة
  • لماذا يفيد التحجيم لكل إحداثي15 نقطة
0/ 7 تمت الإجابة
المهام
1إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

مع β=0.9\beta=0.9β=0.9 وتدرج ثابت g=1g=1g=1 بدءًا من v0=0v_0=0v0​=0، ما السرعة v3v_3v3​ بعد ثلاثة تحديثات v←βv+gv\leftarrow\beta v+gv←βv+g؟

v3=v3 =v3=المقبول: ± 0.01
2إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

مع تدرج ثابت تؤول السرعة إلى g/(1−β)g/(1-\beta)g/(1−β). بأي عامل يضاعف β=0.9\beta=0.9β=0.9 الخطوة في النهاية مقارنةً بالانحدار البسيط؟

amp=amp =amp=المقبول: ± 0.05
3إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

يرى RMSProp مع ρ=0.9\rho=0.9ρ=0.9 بدءًا من s0=0s_0=0s0​=0 التدرج g=2g=2g=2. ما قيمة s1=ρs0+(1−ρ)g2s_1=\rho s_0+(1-\rho)g^2s1​=ρs0​+(1−ρ)g2؟

s1=s1 =s1=المقبول: ± 0.005
4إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

خطوة RMSProp هي η g/s1\eta\,g/\sqrt{s_1}ηg/s1​​. من أجل g=2g=2g=2 وs1=0.4s_1=0.4s1​=0.4 ما قيمة g/s1g/\sqrt{s_1}g/s1​​؟ أعطها بخانتين عشريتين.

scale=scale =scale=المقبول: ± 0.02
5إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

عند t=1t=1t=1 مع β1=0.9\beta_1=0.9β1​=0.9 وβ2=0.999\beta_2=0.999β2​=0.999 وg=2g=2g=2 يكون لدى Adam القيمتان m=0.2m=0.2m=0.2 وv=0.004v=0.004v=0.004. وبعد تصحيح التحيز تكون خطوته η m^/v^\eta\,\hat m/\sqrt{\hat v}ηm^/v^​. فبكم ضعف η\etaη يتحرك؟

adam1=adam1 =adam1=المقبول: ± 0.01
6مطابقة15 نقطةبلا إجابة

طابق كل طريقة بفكرتها الرئيسية.

اختر مقابل كل عنصر في اليسار.

الزخم
RMSProp
Adam
تصحيح التحيز
7اشرح بكلماتك15 نقطةبلا إجابة

في جملة أو جملتين بيّن لماذا يفيد تقسيم خطوة كل إحداثي على حجم تدرجاته الأخيرة حين تعيش المعاملات على مقاييس مختلفة جدًا.

وضع الرياضياتإدخال بلوحة المفاتيح أو LaTeXالمهمة 1 من 7 · Ctrl ⏎ للتحقق

سجّل الدخول لتشغيل الكود الخاص بك.

قراءة كل المحاضرات مجانية. أنشئ حسابًا أو سجّل الدخول لتشغيل الكود وتنفيذ الاختبارات وتسليم هذا المختبر.

  • بيئة تطوير داخل المتصفح مع طرفية bash — لا حاجة لتثبيت أي شيء
  • تصحيح فوري ونقاط خبرة ومكانك في المسار
إنشاء حسابتسجيل الدخول
أو
المتابعة عبر GitHub