梯度下降(gradient descent)算法詳細(xì)解釋
梯度下降(gradient descent)是一種用于優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)（通常是損失函數(shù)）的迭代算法。它常用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的參數(shù)優(yōu)化。梯度下降算法的基本思想是利用目標(biāo)函數(shù)的梯度（即導(dǎo)數(shù)）信息，沿著梯度的負(fù)方向（下降方向）逐步調(diào)整參數(shù)，以最小化目標(biāo)函數(shù)。梯度下降算法的基本步驟如下：初始化參數(shù)：選擇一個(gè)初始參數(shù)值（通常是隨機(jī)值或零值）。計(jì)算梯度：計(jì)算目標(biāo)函數(shù)相對(duì)于每個(gè)參數(shù)的梯度（偏導(dǎo)數(shù)）。更新參數(shù)：