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本文目录一览：
- 1、梯度下降算法的原理是什么?
- 2、梯度下降原理
- 3、SGD是什么意思?
- 4、梯度下降法公式
梯度下降算法的原理是什么?
1、梯度下降法的原理如下：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。
2、在当前位置求偏导，即梯度，正常的梯度方向类似于上山的方向，是使值函数增大的，下山最快需使最小，从负梯度求最小值，这就是梯度下降。梯度上升是直接求偏导，梯度下降则是梯度上升的负值。
3、原理：寻找损失函数的最低点，就像我们在山谷里行走，希望找到山谷里最低的地方。那么如何寻找损失函数的最低点呢？在这里，我们使用了微积分里导数，通过求出函数导数的值，从而找到函数下降的方向或者是最低点（极值点）。
4、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。
梯度下降原理
在当前位置求偏导，即梯度，正常的梯度方向类似于上山的方向，是使值函数增大的，下山最快需使最小，从负梯度求最小值，这就是梯度下降。梯度上升是直接求偏导，梯度下降则是梯度上升的负值。
梯度下降法的原理如下：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。
步骤：（1）计算第i个训练数据的权重 和偏差b相对于损失函数的梯度。于是我们最终会得到每一个训练数据的权重和偏差的梯度值。（2）计算所有训练数据权重 的梯度的总和。（3）计算所有训练数据偏差 的梯度的总和。
SGD是什么意思?
1、SGD的全称是Singapore Dollar，意思是新加坡元，主要流通于新加坡，同时流通于文莱。新加坡元是新加坡的法定货币，以S$标记，分纸币和硬币，近期也开始发行塑胶币。
2、新加坡元的货币符号是 SGD （S$） “$”表示dollar 除了有美元的意思，还有元的意思，表示货币单位。新加坡元（简称：新元或新币，旧称：坡币，英文：Singapore Dollar），是新加坡的法定货币，以S$标记。
3、新加坡元，（Singapore Dollar， SGD，简称：新元或新币）是新加坡的法定货币基本单位，以S$标记。一“元”被细分为100“分”，由新加坡货币发行局负责发行。在台湾被通称为新币。
4、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。
5、SGD是新加坡元（Singapore Dollar），是新加坡的法定货币。美元：美元在1792年美国铸币法案通过后出现。目前，美元的发行由美联储控制。自1913年以来，美国建立了联邦储备系统，并发行了联邦储备券。
梯度下降法公式
梯度下降法公式为：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）。
梯度下降法：[公式]当[公式]很大时，每次迭代计算所有的[公式]会非常耗时。随机梯度下降的想法就是每次在[公式]中random选取一个计算代替如上的[公式]，以这个随机选取的方向作为下降的方向。
具体来说，每次迭代都会计算出当前参数下损失函数对每个参数的偏导数，这些偏导数构成了损失函数的梯度。
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