Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации для нахождения локального минимума дифференцируемой функции. Это широко используемый алгоритм в машинном обучении, а также в других областях, таких как физика и химия. Идея градиентного спуска состоит в том, чтобы начать с точки, а затем повторять шаги в направлении отрицательного градиента функции. Градиент — это вектор, указывающий в направлении наискорейшего подъема функции. Делая шаги в направлении, противоположном градиенту,..

Градиентный спуск — очень общий алгоритм, способный находить оптимальные решения для широкого круга задач. Общая идея градиентного спуска заключается в итеративной настройке параметров для минимизации функции стоимости. Предположим, вы заблудились в горах в густом тумане; вы можете найти склон только под своей ногой. Хорошая стратегия состоит в том, чтобы идти по дну долины, спускаясь по склону в направлении самого крутого склона. Именно это и делает градиентный спуск: он измеряет..