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本文目录一览：
- 1、优化算法的分类
- 2、梯度下降法的原理
- 3、什么是梯度下降优化算法?
- 4、sgd随机梯度下降
- 5、机器学习故事汇-梯度下降
优化算法的分类
1、模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，主要应用于组合优化问题，如VLSI、生产调度、控制工程等领域。
2、按更新过程分类相对复杂一点，主要是根据优化算法流程中更新位置操作的方式来进行分类。更新位置的操作按我的理解可大致分为两类：跟随最优解；不跟随最优解。
3、多目标优化算法分类 传统优化算法：包括加权法、约束法和线性规划法等，实质上将多目标函数转化为单目标函数，通过***用单目标优化的方法达到对多目标函数的求解。
梯度下降法的原理
梯度下降法的原理是利用目标函数在当前点的梯度信息，沿着梯度的反方向进行迭代更新，从而逐步逼近目标函数的最小值点。梯度下降法是一种常用的优化算法，主要用于求解目标函数的最小值。
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。
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。
什么是梯度下降优化算法?
梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。
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，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。
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。
梯度下降法简介：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）。
优化算法主要可以分为以下几类： 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。
sgd随机梯度下降
1、有意思的是，这两个缺陷可以用同一个方法解决，就是我们今天要讲的随机梯度下降（SGD）算法。 SGD算法的表达式类似于GD： 这里是所谓的随机梯度，它满足 也就是说，虽然它包含了一些随机性，但它等于从期望出发的正确导数。
2、SGD是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）的缩写。随机梯度下降是一种优化算法，常用于机器学习和深度学习中的模型训练。它的目标是通过迭代地调整模型参数，使得模型的损失函数（或目标函数）达到最小值。
3、SGD是随机梯度下降法，它可以朝着当前所在位置的坡度最大的方向前进。虽然SGD简单，并且容易实现，但是在解决某些问题时可能没有效率。如果函数的形状非均向，比如呈延伸状，搜索路径就会非常低效。
4、SGD是随机梯度下降法，是最基本的优化器。Adam是一种自适应学习率的方法。
5、常用的梯度下降法有3种不同的形式：（1）批量梯度下降法，简称BGD，使用所有样本，比较耗时。（2）随机梯度下降法，简称SGD，随机选择一个样本，简单高效。
机器学习故事汇-梯度下降
1、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）。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常***用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。
2、梯度下降法（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，目的是最小化一个函数，尤其是在机器学习与深度学习中，用于最小化损失函数，来寻找模型参数的最优解。目的：其主要目的是找到函数的局部或全局极小值。
3、在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，我们最常用的方法之一，便是 梯度下降法 。如果坐标系内有两个点，此时，我们需要寻找一条直线将使得这两点损失最小。 这个问题非常容易。
4、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。
5、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。
6、梯度下降法是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法和最小二乘法是最常***用的方法。
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