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Gradient descent

美：[ˈɡreɪdiənt dɪˈsent]查词链接：https://www.dute.org/dict/gradient_descent复制链接

梯度下降：一种一阶迭代优化算法，用于寻找可微函数的局部最小值。

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abstract:

Gradient descent is a first-order optimization algorithm. To find a local minimum of a function using gradient descent, one takes steps proportional to the negative of the gradient (or of the approximate gradient) of the function at the current point.

网络释义

梯度下降法

梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。

梯度下降

...用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。

梯度下降算法

调参的方式是采用梯度下降算法（Gradient descent），沿着梯度方向调整参数大小。w和b的梯度推导如下：其中，z表示神经元的输入，表示激活函数。

常用短语

Stochastic gradient descent随机梯度下降；随机梯度下降法
Gradient Descent Algorithm梯度下降法；算法；梯度下降计算
gradient descent method梯度下降法
Gradient descent intuition梯度下降直观解释
Gradient descent for multiple variables梯度下降在多变量线性回归中的应用；多元的函数的梯度下降；多变量梯度下降
Gradient descent for linear regression应用于线性回归的的梯度下降算法
steepest gradient descent最陡梯度下降算法
stichastic gradient descent可以通过随机梯度下降

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Gradient descent

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