什么是梯度下降法与delta法则？

梯度降法就是沿梯度下降的方向求解函数（误差）极小值。delta法则是使用梯度下降法来找到最佳权向量。拿数字识别这个案例为例，训练模型的过程通常是这样的。输入为1万张图片，也就是1万个样本，我们定义为D，是训练样例集合，输出为相对应的1万个数字。这就是1万个目标输出(Target），每一个目标输出我们定义为：td ，是训练样例d的目标输出。我们的模型训练的目的是想找出，此人工神经网络模型的参数，比如

>>阅读原文<<