梯度下降法維基百科,自由的 encyclopedia 梯度下降法(英語:Gradient descent)是一個一階最優化算法,通常也稱為最陡下降法,但是不該與近似積分的最陡下降法(英語:Method of steepest descent)混淆。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值,必須向函數上當前點對應梯度(或者是近似梯度)的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索,則會接近函數的局部極大值點;這個過程則被稱為梯度上升法。
梯度下降法(英語:Gradient descent)是一個一階最優化算法,通常也稱為最陡下降法,但是不該與近似積分的最陡下降法(英語:Method of steepest descent)混淆。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值,必須向函數上當前點對應梯度(或者是近似梯度)的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索,則會接近函數的局部極大值點;這個過程則被稱為梯度上升法。