градиентный спуск

Градиентный спуск — это метод оптимизации, используемый для минимизации функций, в частности, в машинном обучении и глубоких нейронных сетях.

  • Обновляет параметры модели на основе градиента функции потерь.
  • Помогает находить локальные и глобальные минимумы.
  • Существует несколько вариантов: стандартный, стохастический и мини-пакетный градиентный спуск.

Какие численные методы используются для решения задач оптимизации?
Для решения задач оптимизации используют разные методы. Например, метод градиентного спуска помогает находить минимальные значения функций. Есть также более сложные методы, такие как метод Ньютона или генетические алгоритмы.