梯度

梯度下降(gradient descent)算法详细解释

梯度下降(gradient descent)是一种用于优化目标函数(通常是损失函数)的迭代算法。它常用于机器学习和深度学习中的参数优化。梯度下降算法的基本思想是利用目标函数的梯度(即导数)信息,沿着梯度的负方向(下降方向)逐步调整参数,以最小化目标函数。梯度下降算法的基本步骤如下:初始化参数:选择一个初始参数值(通常是随机值或零值)。计算梯度:计算目标函数相对于每个参数的梯度(偏导数)。更新参数: