1.梯度迭代
a>0時，負梯度方向，是函式值下降方向
1.1梯度下降法
當接近極小值時，梯度接近0，通用形式如下，有一些具體實現：
1）最速下降法
梯度下降的一種具體實現，理念是在每次迭代時，選擇最佳合適的步長ak,使得目標函式值最大程度的減少。
流程：初始迭代點出發，沿負梯度方向開展前面說的一維搜尋，找到最優步長a，從而確定新的迭代出發點，不斷這樣，直至收斂（實際小於某些閥值即可）。
可以發現，最速下降法的相鄰搜尋方向，是正交的，證明：8.1。
2）二次型中的使用
則：
二次型中最佳步長解析式：
瑞麗不等式：
最優化演算法（一） 梯度下降法
梯度下降法的目標是 此時輸入 目標函式f x 梯度函式g x 精度e 輸出 f x 的極小點 1 取初始值 2 計算 3 計算梯度值更新，k k 1。注意 一般當目標函式為凸函式時，梯度下降法為全域性最優解，對於複雜函式並不一定。對於梯度下降有兩種實現方法 批量梯度下降 每次遍歷所有的樣本取最小化所...
最優化方法 梯度下降
梯度下降 實現梯度下降 線性回歸中的梯度下降 隨機梯度下降 相關 即呼叫 一 概念 梯度下降 gradient descent,gd 不是乙個機器學習演算法，而是一種基於搜尋的最優化方法。梯度下降 gradient descent,gd 優化演算法，其作用是用來對原始模型的損失函式進行優化，以便尋找...
Pytorch實戰 二 梯度及優化演算法
一 計算梯度的簡單示例import torch x torch.tensor 1 2.requires grad true y x 0 2 x 1 2print y format y y.backward print grad format x.grad 輸出結果 y 5.0 grad tensor...