梯度下降 Gradient descent

本文介绍了梯度下降算法,详细阐述了梯度、导数、偏导数和方向导数的概念,解释了为何负梯度方向是下降最快的方向,并通过泰勒定理探讨了一阶导数与最大方向导数的关系。

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梯度下降 Gradient descent

什么是梯度

梯度是偏导数的集合
在这里插入图片描述

梯度下降算法

x t + 1 = x t − η ⋅ ∇ f ( x t ) x_{t+1}=x_t-\eta⋅\nabla f(x_t) xt+1=

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