梯度下降法又叫最速下降法，英文名為steepest descend method.估計搞研究的人應該經常聽見這個算法吧，用來求解表達式最大或者最小值的，屬于無約束優化問題。

      首先我們應該清楚，一個多元函數的梯度方向是該函數值增大最陡的方向。具體化到1元函數中時，梯度方向首先是沿著曲線的切線的，然后取切線向上增長的方向為梯度方向，2元或者多元函數中，梯度向量為函數值f對每個變量的導數，該向量的方向就是梯度的方向，當然向量的大小也就是梯度的大小。

      現在假設我們要求函數的最值，采用梯度下降法，如圖所示：

      梯度下降法的基本思想還是挺簡單的，現假設我們要求函數f的最小值，首先得選取一個初始點后，然后下一個點的產生時是沿著梯度直線方向，這里是沿著梯度的反方向(因為求的是最小值，如果是求最大值的話則沿梯度的方向即

總結

以上是生活随笔為你收集整理的对梯度下降法的简单理解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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