勾配降下の手法を簡単に説明します。
勾配降下は、関数がより低い値を生成する場所を数値的に推定するアルゴリズムです。
つまり、ローカルが最小限であることがわかりますが、以前に見たようにnabla f =0∇f= 0を確立するときはそうではありません。
ミニシンボルを見つける代わりに、勾配の降下は数字で解に近づきます。

要約すると、勾配の減少は、目的関数を最適化するための反復方法です。目的は、関数を最小限に抑えるパラメーターの値を見つけることです。勾配の減少は、多くの自動学習および深い学習アルゴリズムで使用されます。

簡単な例：

あなたが山にいて、最も低い地点に到達したいと想像してください。勾配降下は、最も急な方向に下り坂を歩くようなものです。
各ステップでは、下り坂になる方向を見下ろして移動します。

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