En un cambio de rasante sin visibilidad ¿se permite realizar un cambio de sentido de la marcha?

algoritmo de descenso gradual

El descenso del gradiente es un algoritmo de optimización iterativo de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. La idea es dar pasos repetidos en la dirección opuesta al gradiente (o gradiente aproximado) de la función en el punto actual, porque ésta es la dirección de descenso más pronunciado. A la inversa, dar pasos en la dirección del gradiente llevará a un máximo local de esa función; el procedimiento se conoce entonces como ascenso por gradiente.

El descenso del gradiente se atribuye generalmente a Cauchy, que lo propuso por primera vez en 1847,[1] Hadamard propuso independientemente un método similar en 1907,[2][3] Sus propiedades de convergencia para los problemas de optimización no lineal fueron estudiadas por primera vez por Haskell Curry en 1944,[4] y el método fue cada vez más estudiado y utilizado en las décadas siguientes,[5][6] también llamado a menudo descenso más pronunciado.

es constante. Una flecha roja que se origina en un punto muestra la dirección del gradiente negativo en ese punto. Nótese que el gradiente (negativo) en un punto es ortogonal a la curva de nivel que pasa por ese punto. Vemos que el descenso por gradiente nos lleva al fondo del cuenco, es decir, al punto donde el valor de la función

descenso gradual python

En un punto determinado, te indica la dirección en la que la función cambia con mayor rapidez. Si piensas en la función como una altura, entonces te da la dirección en la que el terreno es más empinado.

Tus líneas negras no son en absoluto líneas de gradiente. El gradiente debería ser perpendicular a las curvas de nivel en cada punto. Incluso en un valle elipsoidal, el gradiente no apuntará al punto más bajo, sino que apuntará mucho más cerca de él de lo que indica tu imagen.

Un minimizador de funciones que sigue el gradiente local tiene que dar un paso de tamaño finito en la dirección del gradiente, y luego encontrar el gradiente en la nueva ubicación para dar el siguiente paso. A menudo la evaluación del gradiente es muy costosa y se quiere hacer el menor número de veces posible. Un enfoque es entonces seguir el gradiente desde su punto actual hasta que la función deje de disminuir, entonces detenerse, evaluar el gradiente local, y partir en esa dirección. Si esa es su estrategia, cada nueva dirección será un ángulo recto con respecto a la dirección anterior. Si el nuevo gradiente no fuera perpendicular a la antigua dirección de viaje, podrías disminuir la función moviéndote más lejos o no tan lejos en la antigua dirección de viaje. Sólo se cambia de dirección cuando se está en un mínimo local en la dirección en la que se va.

fórmula de descenso gradual

El aprendizaje profundo, en gran medida, consiste realmente en resolver problemas de optimización masivos y desagradables. Una red neuronal no es más que una función muy complicada, compuesta por millones de parámetros, que representa una solución matemática a un problema. Consideremos la tarea de clasificación de imágenes. AlexNet es una función matemática que toma una matriz que representa los valores RGB de una imagen, y produce la salida como un montón de puntuaciones de clase.

Al entrenar redes neuronales, lo que queremos decir es que estamos minimizando una función de pérdida. El valor de esta función de pérdida nos da una medida de lo lejos que está el rendimiento de nuestra red en un conjunto de datos determinado.

Para simplificar, supongamos que nuestra red sólo tiene dos parámetros. En la práctica, este número sería de unos mil millones, pero seguiremos con el ejemplo de los dos parámetros a lo largo del post para no volvernos locos al intentar visualizar las cosas. Ahora bien, el recuento de una función de pérdida muy bonita puede tener este aspecto.

¿Por qué digo una función de pérdida muy bonita? Porque una función de pérdida que tenga un contorno como el de arriba es como Papá Noel, no existe. Sin embargo, todavía sirve como una herramienta pedagógica decente para obtener algunas de las ideas más importantes sobre el descenso de gradiente a través del tablero. Así que, ¡vamos a ello!

descenso de pendientes por lotes

Los caminos de superficie de las minas se utilizan para transportar los productos en bruto desde la mina hasta la planta de preparación y los vertederos. Deben seguirse todos los aspectos de la ingeniería de carreteras, incluidas las pendientes mínimas, las curvas bien peraltadas y el drenaje adecuado, para facilitar la construcción de carreteras mineras seguras y eficientes para el transporte rápido y económico del producto minado a su destino.    Si se mantienen unas buenas carreteras mineras, el mantenimiento de los camiones y de los equipos se reducirá al mínimo, lo que dará lugar a una reducción de los costes de explotación y, por consiguiente, a mayores beneficios. Los caminos y las rampas son la línea de vida de la mina a cielo abierto.    El diseño de las carreteras debe tener en cuenta una serie de factores, y en el proceso de diseño se tienen en cuenta las condiciones meteorológicas previstas, el vehículo de mayor tamaño en el emplazamiento y la velocidad de las operaciones.

Los parámetros de la carretera están limitados por el vehículo más grande y, normalmente, menos ágil del lugar. Los camiones de transporte suelen ser los vehículos más pesados, lentos y grandes que recorren las carreteras de la obra. El radio de giro, la capacidad de frenado y el tamaño de los camiones de transporte deben tenerse en cuenta en el diseño de cualquier carretera de transporte permanente. Los caminos de acarreo permanentes se diseñan teniendo en cuenta estos factores limitantes, dejando un amplio margen de seguridad para todos los demás equipos mineros.