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一文搞懂梯度下降&反向传播
1、梯度下降法是一种将输出误差反馈到神经网络并自动调节参数的方法，它通过计算输出误差的loss值（ J ）对参数 W 的导数，并沿着导数的反方向来调节 W ，经过多次这样的操作，就能将输出误差减小到最小值，即曲线的最低点。
2、这样，我们就推导得到了梯度下降算法中θ 的更新表达式。总结 我们通过一阶泰勒展开式，利用线性近似和向量相乘最小化的思想搞懂了梯度下降算法的数学原理。也许你之前很熟悉梯度下降算法，但也许对它的推导过程并不清楚。
3、第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。
梯度下降法的原理是什么?
1、梯度下降法的原理如下：梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。其迭代公式为 ，其中 代表梯度负方向， 表示梯度方向上的搜索步长。
2、梯度下降算法是一种最优化算法。基本原理是：通过不断迭代调整参数来使得损失函数的值达到最小。每次迭代都会根据当前的参数来计算损失函数的梯度，然后沿着梯度的反方向调整参数，使得损失函数的值变小。
3、原理：寻找损失函数的最低点，就像我们在山谷里行走，希望找到山谷里最低的地方。那么如何寻找损失函数的最低点呢？在这里，我们使用了微积分里导数，通过求出函数导数的值，从而找到函数下降的方向或者是最低点（极值点）。
4、梯度下降法的工作原理是利用函数在参数空间中的梯度（gradient）来决定搜索的方向。梯度是一个多变量函数在特定点的所有偏导数构成的向量，它指向函数增长最快的方向。因此，函数减少最快的方向是梯度的相反方向。
梯度下降法公式
梯度下降法公式为：梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。
梯度下降法：[公式]当[公式]很大时，每次迭代计算所有的[公式]会非常耗时。随机梯度下降的想法就是每次在[公式]中random选取一个计算代替如上的[公式]，以这个随机选取的方向作为下降的方向。
具体来说，每次迭代都会计算出当前参数下损失函数对每个参数的偏导数，这些偏导数构成了损失函数的梯度。
损失函数里一般有两种参数，一种是控制输入信号量的权重（Weight， 简称 [公式] ），另一种是调整函数与真实值距离的偏差（Bias，简称 [公式] ）。
梯度下降算法的流程
梯度下降算法的流程：①初始化：随机选取取值范围内的任意数。②循环操作：计算梯度；修改新的变量；判断是否达到终止：如果前后两次的函数值差的绝对值小于阈值，则跳出循环；否则继续。③输出最终结果。
初始化模型参数。计算预测值和真实值之间的误差。计算误差关于模型参数的偏导数（梯度）。根据梯度更新模型参数。重复步骤2到4，直到达到收敛条件或训练轮数达到预设值。
用随机值初始化权重和偏差。把输入传入网络，得到输出值。计算预测值和真实值之间的误差。对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差。重复迭代，直至得到网络权重的最佳值。
梯度下降为什么需要不断迭代,不能一次就求出来
1、基本原理是：通过不断迭代调整参数来使得损失函数的值达到最小。每次迭代都会根据当前的参数来计算损失函数的梯度，然后沿着梯度的反方向调整参数，使得损失函数的值变小。
2、就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。梯度下降是求解无约束最优化问题最常用的方法之一。它用一阶泰勒展开式代替目标函数，通过迭代计算得到要求的精度。也就是说，迭代的每一步都向着梯度的负方向。
3、梯度下降法在接近最优解的区域收敛速度明显变慢，利用梯度下降法求解需要很多次的迭代。实际上收敛速度并不快。其主要原因是每次迭代后下一次的搜索方向总是和前一次相互垂直，产生锯齿现象，使得收敛速度较为缓慢。
4、梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向，也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向（你这个图里面只有左右两个方向）。
什么是梯度下降优化算法?
梯度下降是迭代法的一种，梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。
梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。在机器学习中，梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的最优解。梯度下降法的基本思想是，通过不断地迭代更新参数，使目标函数的值不断地逼近最优解。
梯度下降是通过迭代搜索一个函数极小值的优化算法。使用梯度下降，寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机点，并向该函数在当前点梯度（或近似梯度）的反方向移动。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法。
梯度下降算法：梯度下降算法是一种常见的优化算法，用于找到函数的最小值。它通过迭代地更新参数，以减少目标函数的误差。
梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，但是不该与近似积分的最陡下降法（英语：Method of steepest descent）混淆。
梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现已不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为[_a***_]进行改进和修正而得到的。
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