1樓：匿名使用者
梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。
梯度下降法(gradientdescent)是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。常用於機器學習和人工智慧當中用來遞迴性地逼近最小偏差模型。顧名思義，梯度下降下法的計算過程就是沿遞度下降的方向求解極小值（也可以沿遞度上升方向求解極大值）。
其迭代公式為,其中代表梯度負方向，表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到，步長的確定比較麻煩，太大了的話可能會發散，太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定，即把下一個點的座標ak+1看做是的函式，然後求滿足f(ak+1)的最小值的即可。
因為一般情況下，梯度向量為0的話說明是到了一個極值點，此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時，演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可，可以設定個非常小的常數閾值。
優化演算法中梯度法，為什麼梯度負方向下降最快？
2樓：
因為就那確定的點來說，梯度方向下降最快（有泰勒式得），而從全域性來看，此點的最有方向（負梯度方向）不是全域性的最優方向
3樓：
拜託，你的問題本末倒置了哇，翻一下高數的教科書吧，什麼叫梯度啊？
n元函式變化最快的方向定義為梯度。
機器學習 為什麼會使用梯度下降法
4樓：匿名使用者
梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義，梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值（也可以沿梯度上升方向求解極大值）。
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到，步長的確定比較麻煩，太大了的話可能會發散，太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定，即把下一個點的座標看做是ak+1的函式，然後求滿足f(ak+1)的最小值即可。
因為一般情況下，梯度向量為0的話說明是到了一個極值點，此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時，演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可，可以設定個非常小的常數閾值。
5樓：不是7個漢字嗎
機器學習問題中涉及到大量優化問題，很多時候難以直接使偏導取零來得到最優解，這個時候就需要梯度下降法及其衍生模型來迭代地取得最優解了。
梯度下降法為什麼是對theta求偏導
6樓：憶想著你的愛
梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義，梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值（也可以沿梯度上升方向求解極大值）。
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到，步長的確定比較麻煩，太大了的話可能會發散，太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定，即把下一個點的座標看做是ak+1的函式，然後求滿足f(ak+1)的最小值即可。
因為一般情況下，梯度向量為0的話說明是到了一個極值點，此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時，演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可，可以設定個非常小的常數閾值。
邏輯迴歸為什麼用梯度下降而不是上升
7樓：匿名使用者
**求最bai大值了？
求的是損失函式du的最小zhi值，損失最
小，則意味dao著模型預內測的結果和實際的情容況非常接近(暫不考慮因模型泛化需要，而設定的懲罰項的影響）。這個時候，求損失函式的最小，則可以轉化為求一個凸函式的極小值。梯度下降這種近似求解方法就是適合這種場景了
為什麼計算函式極值用梯度下降演算法而不直接令導數為0求解
8樓：匿名使用者
並不是所有的函式都可以根據導數求出取得0值的點的, 現實的情況可能是:
1. 可以求出導數在每個點的值, 但是直接解方程解不出來,
2、計算機更加適合用迴圈迭代的方法來求極值。
自適應梯度下降法為什麼可以自動的調整梯度
9樓：vipfx866衛星
梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是回求解無約
束優化問題最簡答單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義，梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值（也可以沿梯度上升方向求解極大值）。
10樓：匿名使用者
梯度下降法
抄是一個最優化演算法，通常也
bai稱為最速
du下降法。最速下降法是求解無約束zhi優化問題最簡單dao和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最
梯度上升演算法與梯度下降演算法求解迴歸係數怎麼理解
11樓：村裡唯一的希望喲
如果grad為梯度陣mean(mean(grad))就是所有點灰度梯度的平均值。
其實是一回事了。最小化損失函式，就用梯度下降，最大化似然函式，就用梯度上升。
本質上都是一樣的。
梯度下降 區域性 極值 怎麼解決
12樓：candy酸q糖
梯度復下降法是一個最
優化演算法，通常也制稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義，梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值（也可以沿梯度上升方向求解極大值）。
自適應梯度下降法為什麼可以自動的調整梯度
梯度下降法是一個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是回求解無約 束優化問題最簡答單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。梯度下降法可以用於求解...
批量梯度下降法一定可以到全域性最優點嗎
是一bai個凸du函式，也就是一個類似zhi於開口向上dao的碗，它一回 擬合函式最終一定會收斂到全域性最優解 如果損失函式是非凸函式則不一定，因為引數初值的設定必然影響最終收斂的位置，能否達到全域性最優解主要取決於引數初值的設定。批量梯度下降法就是最普通的梯度下降法而已，相比於隨機梯度下降法來說只...
大一高數，方向導數與梯度。為什麼梯度單位向量就是這一點的法向
因為這是梯度的幾何意義 梯度向量就是gradf x,y f x,y x i f x,y y j其實就是偏 導在某點構成的向量，就是這個點的梯度向量。設函式f x,y 在平面區域d內具有一階連續偏導數，則對於每一點p0 x0,y0 d,有梯度向量 所以不可導。沒有梯度向量！高數，關於 方向導數與梯度 ...