Авторизация
Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших авторов!
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ.
Градиентный спуск — это оптимизационный алгоритм, используемый для нахождения минимума (или максимума) функции. Он основан на итеративном обновлении параметров функции с использованием градиента (вектора частных производных) функции.
Алгоритм начинает с некоторого начального значения параметров и затем на каждой итерации обновляет параметры, двигаясь в направлении, противоположном градиенту функции. Градиент показывает направление наибольшего возрастания функции, поэтому движение в противоположном направлении позволяет приближаться к минимуму функции.
Градиентный спуск может быть применен к различным задачам, таким как оптимизация моделей машинного обучения, настройка параметров нейронных сетей, решение задач оптимизации в экономике и других областях. Он является одним из основных алгоритмов оптимизации и широко используется в практике.