什么是梯度下降（Gradient Descent）

梯度下降（Gradient Descent）是一种用于优化目标函数的迭代算法，广泛应用于机器学习和深度学习中。其核心思想是通过不断更新参数来最小化损失函数（或成本函数），从而找到最优解。

具体来说，梯度下降法利用目标函数的梯度信息，沿着负梯度方向更新参数，以逐步接近函数的局部或全局最小值。在每一步迭代中，算法计算当前参数值处的梯度，并根据梯度的负方向和一个学习率（步长）来更新参数。

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梯度下降法有多种变体，包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent，MGD）。这些变体在处理大规模数据集时各有优劣。

尽管梯度下降法在许多情况下非常有效，但它也存在一些局限性。例如，对于非凸函数，梯度下降可能陷入局部最小值而不是全局最小值；此外，选择合适的学习率和终止条件也是实现成功优化的关键因素。

总之，梯度下降是一种强大的优化工具，通过不断调整参数来最小化损失函数，从而在机器学习和深度学习中找到最优解