人工智能与机器学习-梯度下降法
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
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