梯度

梯度下降(gradient descent)算法詳細解釋

梯度下降(gradient descent)是一種用于優(yōu)化目標函數(shù)（通常是損失函數(shù)）的迭代算法。它常用于機器學習和深度學習中的參數(shù)優(yōu)化。梯度下降算法的基本思想是利用目標函數(shù)的梯度（即導數(shù)）信息，沿著梯度的負方向（下降方向）逐步調(diào)整參數(shù)，以最小化目標函數(shù)。梯度下降算法的基本步驟如下：初始化參數(shù)：選擇一個初始參數(shù)值（通常是隨機值或零值）。計算梯度：計算目標函數(shù)相對于每個參數(shù)的梯度（偏導數(shù)）。更新參數(shù)：
站長知識 2023年04月08日