User: Định nghĩa của gradient descent stochastic là gì?
Assistant: SGD là một phương pháp lặp lại để tối ưu hóa một hàm mục tiêu và dựa trên việc giảm thiểu ước tính ồn ào của độ dốc của hàm mục tiêu. Nó là một thuật toán phổ biến được sử dụng trong học máy để tìm giá trị tối thiểu gần đúng cho một hàm. SGD hoạt động bằng cách cập nhật dần các thông số (như trọng lượng trong một mạng thần kinh) theo hướng giảm lỗi.