什么是梯度下降法？ 梯度下降法简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法。张戎：深度学习中的优化算法在深度学习中，经常有…
利用梯度下降法求解为什么损失值先下降一段时间，后逐渐上升 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。
我想用matlab梯度法求解目标函数用matlab梯度法求解二维无约束目标函数f（x)=x1^2+x2^2-x1x2-10x1-4x2+60的极小值，初始点x（上标0）=【0，0】的转制，迭代精度 t=0.001
梯度下降的求解过程 顾名思义，梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。其迭代公式为，其中 代表梯度负方向，表示梯度方向上的搜索步长。梯度方向我们可以通过对函数求导得到，步长的确定比较麻烦，太大了的话可能会发散，太小收敛速度又太慢。一般确定步长的方法是由线性搜索算法来确定，即把下一个点的坐标ak+1看做是的函数，然后求满足f(ak+1)的最小值的 即可。因为一般情况下，梯度向量为0的话说明是到了一个极值点，此时梯度的幅值也为0.而采用梯度下降算法进行最优化求解时，算法迭代的终止条件是梯度向量的幅值接近0即可，可以设置个非常小的常数阈值。
为什么要用梯度下降来求损失函数的最小值？ 在学习梯度下降的时候，相信大家都对下面这个函数不陌生J(θ)表示损失函数，这里的hθ(x)是我们的拟合函…
MATLAB学习与使用：求函数的极大值与极小值，MATLAB优化工具箱提供了fmid求一元函数fx的极小值。然而-fx的极小值就是fx的极大值，所以fmid也可以求一元函数fx的极大值。。
随机梯度下降算法是什么？ 是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。随机梯度下降损失函数对应的是训练集中每个样本的粒度，最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向，但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近。
