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人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例，要到达最低点，需要以下步骤： 第一步，明确自己现在所处的位置 第二步，找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步，沿着第二步找到的方向走一小步，然后到底一个新的位置，这时候的位置就比原来更低 第四步，又明确当前所处位置，即回到第一步 第五步，到底最低点后就停下 基于以上步骤，就能够找到最低点，以下图为例 三、多

1、背景 2、人工智能企业分布与规模 3、人工智能领域的投融资的数量与规模 4、人工智能研究成果的分布与数量 5、人工智能细分领域概述 6、方法论

列出了人工智能与机器学习领域最新的研究方向，并且提供了一个网站，上面可以浏览到各个研究方向国外最新的论文。

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