从零理解梯度下降算法，梯度下降的算法原理

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大家好，在本节课中，我们会基于二元函数求极值问题： 详细说明 梯度下降算法 的原理和执行过程。 首先要明确的是，梯度下降算法的目标，就是求解目标函数的极值点。 例如，函数f(x, y) = x^2 + y^2： 我们可以使用求偏导数的数学方法，求得该函数在x=0, y=0处，取得极小值点0。 也可以使用梯度下降算法，通过循环迭代，找到这个函数的极小值点。 例如，在对f(x, y) = x^2 + y^2，执行梯度下降算法后： 算法会不断调整目标函数中的参数值，使得目标函数的值不断变小。 最后求出目标函数在x=0，y=0的位置，取得极小值0。 1.梯度下降的详细过程 设某个随机的二元函数是f(x)，其中x0和x1是自变量，函数有多个深蓝色标记的极小值点。 在梯度下降算法的执行过程中，会一点一点的调整x0和x1的值： 使f(x)变小，直到f(x)到达某一个局部最小值。 例如，经过迭 ………………………………