[深度学习]为什么梯度反方向是函数值下降最快的方向？

为什么梯度反方向是函数值下降最快的方向 1. 版本一用泰勒公式展开式解释 1.1. 什么是梯度？ 1.2 梯度下降算法 1.3 一阶泰勒展开式 1.4 梯度下降数学原理 1.5总结 2.版本二用方向导数解释 2.1 导数 2.2. 偏导数 2.3 方向导数 1. 版本一用泰勒公式展开式解释 1.1. 什么是梯度？ 对于梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm），我们都已经

>>阅读原文<<