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1，梯度下降的简介

梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。 常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。

梯度下降的简介

2，梯度下降算法是指什么 神经网络

还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等。具体可以在matlab的help文件训练函数中查看，路径是：neural network toolbox>functions>training functions，可以看到各种算法的函数及详细介绍
梯度下降算法是神经网络在每代更新网络权值的一种方法。神经网络还有很多其他更新权值的方法，不只这一种

梯度下降算法是指什么 神经网络

3，梯度下降法的步长到底怎么确定

梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向，也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向（你这个图里面只有左右两个方向）。步长的选择要看函数的性质，一般可导函数，只要步长足够小，则保证每次函数值都不会增加，此外：1. 如果函数可导，且函数的梯度满足李普希兹连续(常数为L)，若以小于 的步长迭代，则能保证每次迭代的函数值都不增，则保证最终会收敛到梯度为0的点。也可以采用Line search确定步长，Line search的本质目的其实也是为了保证函数值下降(或称作不增)。2. 2. 如果函数还是凸的，则最终会走到最优点。

梯度下降法的步长到底怎么确定

4，自适应梯度下降法为什么可以自动的调整梯度

梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法可以用于求解非线性方程组。顾名思义，梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。
梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最再看看别人怎么说的。

5，为什么随机梯度下降方法能够收敛

函数的梯度是指它在这一点处增长最快的方向，显然负梯度方向就是下降最快的方向。梯度下降方向就是和负梯度方向的夹角小于90度的方向，也就是和负梯度方向的内积小于0，沿着梯度下降方向移动，函数的值会减小。因此最小化一个函数的通常做法是：从某一点出发，找到该点的梯度下降方向）沿着这个方向移动一定的距离。不断迭代，直到满足终止准则。目前几乎所有的机器学习求解算法都是基于梯度下降的，例如OWLQN、SGD、Async-SGD等
梯度下降算法是一个比较广的概念， 意思是： 你优化一个函数/分类器时，如何减少它的误差？不妨选择梯度下降方向，该方向很可能是走向最优点的方向。 然后加上一个随机，表示： 既然你知道 方向是：梯度方向了，那么走多长呢？ 答案是：随机。所以，梯度下降算法包括 随机梯度下降算法。

6，梯度下降法干啥的

梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别：1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。2、在标准梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算。3、标准梯度下降，由于使用真正的梯度，标准梯度下降对于每一次权值更新经常使用比随机梯度下降大的步长。4、如果标准误差曲面有多个局部极小值，随机梯度下降有时可能避免陷入这些局部极小值中。相关知识：1、梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。缺点：（1）靠近极小值时收敛速度减慢。（2）直线搜索时可能会产生一些问题。（3）可能会“之字形”地下降。2、随机并行梯度下降算法，简称SPGD算法。作为一种无模型优化算法，比较适用于控制变量较多，受控系统比较复杂，无法建立准确数学模型的最优化控制过程。
我会继续学习，争取下次回答你

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