梯度下降法

一、基本概念 梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。 最速下降法的一种简单形式是：x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习速率，可以是较小的常数。g（k）是x(k)的梯度。 二、导数 (1)定义   设有定义域和取值都在实数域中的函数 。若 在点 的某个邻域内有定义，则当自变量 在 处取得

>>阅读原文<<