最速梯度下降法

资 源 简 介

最速梯度下降法

详 情 说 明

最速梯度下降法は、機械学習において最も基本的な最適化アルゴリズムの一つです。このアルゴリズムは、勾配を基に関数の最小値を求めることができます。つまり、関数の傾きを計算して、傾きが最も急な方向に進み、関数の最小値に収束するようにパラメータを調整します。最速梯度下降法は、ニューラルネットワークの学習にも広く使用されています。このアルゴリズムは、様々な最適化手法の中で最も単純であり、計算コストが低いため、大規模なデータセットにも適用できます。