梯度下降法维基百科,自由的 encyclopedia 梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最陡下降法,但是不该与近似积分的最陡下降法(英语:Method of steepest descent)混淆。 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。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。
梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最陡下降法,但是不该与近似积分的最陡下降法(英语:Method of steepest descent)混淆。 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。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。