您的位置: 首页 > 文章 > 最速下降法 最速下降法 分类: 文章 • 2024-04-27 16:30:01 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。 例子： 确定下降方向 1. 2. 为何下降慢 收敛定理 还没搞懂。。。。 向量在矩阵下的范数没懂（学的好烂啊。。。）
