梯度下降演算法

梯度下降演算法是一種簡單的逐步逼近演算法

想象一下，對於乙個簡單的函式

梯度 1、相關概念

假如乙個空間中的每一點的屬性都可以以乙個向量來代表的話，那麼這個場就是乙個向量場

標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向，梯度的長度是這個最大的變化率。

梯度一詞有時用於斜度，也就是乙個曲面沿著給定方向的傾斜程度。

2、計算

梯度記為： (∂

ϕ∂x,

∂ϕ∂y

,∂ϕ∂

z)表示各個方向上的偏導數組成的向量組合。每個偏導數的背後意義是指每個分量變化最快的方向。所以如果實值函式 f(a) 在點 a處可微且有定義，那麼函式 a點沿著梯度相反的方向下降最快。

所以，以此執行下去就能逐步逼近多變數函式的區域性最小值點

其中，黑色點可能就是梯度下降演算法的靠攏點

梯度下降演算法 梯度下降演算法為何叫梯度下降？

首先，我們知道乙個演算法的名字可以很好地去解釋乙個演算法，那麼梯度下降演算法是什麼呢？很明顯的，就是用梯度這個工具來解決問題的一種演算法。解決什麼問題呢？如何在乙個函式曲面的某一點，找到乙個函式值變化最大的方向。比如 我們站在山上的某一點，我們想要以最快的速度上山，但是我們的步子大小是一定的，那麼最...

梯度下降演算法 梯度下降演算法公式推導

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梯度下降演算法

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