深度学习的数学-梯度下降

文章目录 前言 正文 需要解决的问题和思路 近似公式和向量内积 多变量下的梯度下降法（重点） 多变量下的梯度下降法（重点） 哈密顿算子▽ η的含义 总结 前言 本篇主要讲解一个机器学习中很重要但又很基础的概念：梯度下降，经常用于寻找最小值，在近似公式和向量内积的基础上很容易理解 正文 需要解决的问题和思路 首先，梯度下降是为了渐进的寻找最小值，根据书中的例子，如果我们知道了一个函数 z = x^2

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