गणित में, ग्रेडिएंट डिसेंट (जिसे अक्सर सबसे तेज डिसेंट भी कहा जाता है) एक अलग-अलग फ़ंक्शन के स्थानीय न्यूनतम को खोजने के लिए एक प्रथम-क्रम पुनरावृत्त अनुकूलन एल्गोरिथ्म है। वर्तमान बिंदु पर फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट (या अनुमानित ग्रेडिएंट) की विपरीत दिशा में बार-बार कदम उठाने का विचार है, क्योंकि यह सबसे तेज वंश की दिशा है। इसके विपरीत, ग्रेडिएंट की दिशा में कदम बढ़ाने से उस फ़ंक्शन का स्थानीय अधिकतम स्तर प्राप्त हो जाएगा; तब इस प्रक्रिया को ग्रेडिएंट एसेंट के रूप में जाना जाता है।

ग्रेडिएंट डिसेंट का श्रेय आम तौर पर ऑगस्टिन-लुई कॉची को दिया जाता है, जिन्होंने पहली बार 1847 में इसका सुझाव दिया था। जैक्स हेडमार्ड ने स्वतंत्र रूप से 1907 में एक समान विधि प्रस्तावित की थी। गैर-रेखीय अनुकूलन समस्याओं के लिए इसके अभिसरण गुणों का पहली बार 1944 में हास्केल करी द्वारा अध्ययन किया गया था, जिसके बाद यह विधि बन गई। अगले दशकों में इसका तेजी से अच्छी तरह से अध्ययन और उपयोग किया गया।
गणित में, ग्रेडिएंट डिसेंट (जिसे अक्सर सबसे तेज डिसेंट भी कहा जाता है) एक अलग-अलग फ़ंक्शन के स्थानीय न्यूनतम को खोजने के लिए एक प्रथम-क्रम पुनरावृत्त अनुकूलन एल्गोरिदम है। ग्रेडिएंट डिसेंट का श्रेय आम तौर पर ऑगस्टिन-लुई कॉची को दिया जाता है, जिन्होंने पहली बार 1847 में इसका सुझाव दिया था
गणित में, ग्रेडिएंट डिसेंट (जिसे अक्सर सबसे तेज डिसेंट भी कहा जाता है) एक अलग-अलग फ़ंक्शन के स्थानीय न्यूनतम को खोजने के लिए एक प्रथम-क्रम पुनरावृत्त अनुकूलन एल्गोरिथ्म है। वर्तमान बिंदु पर फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट (या अनुमानित ग्रेडिएंट) की विपरीत दिशा में बार-बार कदम उठाने का विचार है, क्योंकि यह सबसे तेज वंश की दिशा है। इसके विपरीत, ग्रेडिएंट की दिशा में कदम बढ़ाने से उस फ़ंक्शन का स्थानीय अधिकतम स्तर प्राप्त हो जाएगा; तब इस प्रक्रिया को ग्रेडिएंट एसेंट के रूप में जाना जाता है।

ग्रेडिएंट डिसेंट का श्रेय आम तौर पर ऑगस्टिन-लुई कॉची को दिया जाता है, जिन्होंने पहली बार 1847 में इसका सुझाव दिया था। जैक्स हेडमार्ड ने स्वतंत्र रूप से 1907 में एक समान विधि प्रस्तावित की थी। गैर-रेखीय अनुकूलन समस्याओं के लिए इसके अभिसरण गुणों का पहली बार 1944 में हास्केल करी द्वारा अध्ययन किया गया था, जिसके बाद यह विधि बन गई। अगले दशकों में इसका तेजी से अच्छी तरह से अध्ययन और उपयोग किया गया।