PyTorch深度学习实践（三）梯度下降算法

分治算法 比如要搜索100个点，我先把横纵坐标分成4份，先取16个点，看那一个点得到的值最接近真实值，然后在该点所在区域划分区域继续取值 跑上几轮，这个区域就足够小了 像这种图，用分治法的话l可能会错过非常好的一些目标点 MxNet有500万个未知数，如果用分治法划分空间去搜索，这个数量也是非常大的，所以需要另外一种寻找最优值的算法 优化问题：寻找使目标函数权重最小的组合，求函数的最小值 非凸函数

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