梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。
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...用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。
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Stochastic gradient descent 随机梯度下降 ; 随机梯度下降法
Gradient Descent Algorithm 梯度下降法 ; 算法 ; 梯度下降计算
gradient descent method 梯度下降法
Gradient descent intuition 梯度下降直观解释
Gradient descent for multiple variables 梯度下降在多变量线性回归中的应用 ; 多元的函数的梯度下降 ; 多变量梯度下降
Gradient descent for linear regression 应用于线性回归的的梯度下降算法
steepest gradient descent 最陡梯度下降算法
stichastic gradient descent 可以通过随机梯度下降
The delta rule is based on the idea of gradient descent.
而delta规则是基于梯度降落这样一种思路。
This paper studies BP network, realizes the method of gradient descent, gets better result than traditional one.
本文研究了BP网络，实现了“梯度下降法”的网络训练方法，获得了较传统方法好的效果。
This paper researches the application of the stochastic parallel gradient descent (SPGD) optimization algorithm on the beam cleanup system.
就随机并行梯度下降(SPGD)最优化算法在光束净化系统中的应用展开研究。
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