text: 深度学习基础之梯度下降
  梯度下降是一种用于最小化（或最大化）损失函数的优化算法。它是机器学习和深度学习中的一个关键概念，通常用于调整学习算法中的参数。梯度下降背后的核心思想是迭代调整参数以最小化损失函数。它的工作原理是计算损失函数相对于每个参数的梯度，并在减少损失函数的方向上更新参数。该算法的工作机制可以概括为以下四个步骤：在数学形式上，参数更新规则为：常见的梯度下降算法的变种如下： 在使用该算法的时候，有以下注意事项：目前业内已经开发了几种先进的优化方法来改善和补充梯度下降，特别是在深度学习的背景下。示例包括：这些方法通常将基本梯度下降原理与动态调整学习率、提供动量或两者兼而有之的技术相结合，以提高收敛性和稳定性。本文简要回顾了梯度下降的基础理论知识，温故而知新，希望大家可以从中受益。总之，梯度下降是机器学习中的基本优化方法，它提供了一种机制来通过优化最小化（或最大化）目标来更新相应的参数。