对梯度下降法的简单理解

梯度下降法又叫最速下降法，英文名为steepest descend method.估计搞研究的人应该经常听见这个算法吧，用来求解表达式最大或者最小值的，属于无约束优化问题。

      首先我们应该清楚，一个多元函数的梯度方向是该函数值增大最陡的方向。具体化到1元函数中时，梯度方向首先是沿着曲线的切线的，然后取切线向上增长的方向为梯度方向，2元或者多元函数中，梯度向量为函数值f对每个变量的导数，该向量的方向就是梯度的方向，当然向量的大小也就是梯度的大小。

      现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示：

      梯度下降法的基本思想还是挺简单的，现假设我们要求函数f的最小值，首先得选取一个初始点后，然后下一个点的产生时是沿着梯度直线方向，这里是沿着梯度的反方向(因为求的是最小值，如果是求最大值的话则沿梯度的方向即

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