深度学习教程：梯度下降可视化

梯度下降是深度学习中最基本的优化算法之一。本文将详细介绍梯度下降的概念，并通过可视化方式展示其工作原理。

梯度下降基本概念

梯度下降是一种通过最小化损失函数来更新模型参数的方法。其核心思想是沿着损失函数的梯度方向进行参数更新，以降低损失值。

• 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
• 梯度：损失函数关于模型参数的导数，表示函数在该点的斜率。
• 学习率：控制参数更新的步长。

梯度下降可视化

为了更好地理解梯度下降，我们可以通过可视化来展示其工作过程。

graph LR
A[初始参数] --> B{损失函数}
B --> C[计算梯度]
C --> D[更新参数]
D --> E{重复直到收敛}

梯度下降可视化

实践案例

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希望这些资源能够帮助您更好地理解和应用梯度下降算法。