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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。
旋度,散度,梯度公式是什么?
1、梯度的旋度▽×▽u=0 梯度场的旋度为0，故梯度场是保守常例如重力常。梯度的散度▽2u=△u。散度的梯度▽（▽·A） 梯度、散度和旋度是矢量分析里的重要概念。之所以是“分析”，因为三者是三种偏导数计算形式。
2、梯度grad（f）=（fx，fy，fz）=fx·i+fy·j+fz·k（fx表示f关于x的偏导）。
3、梯度物理意义：最大方向导数（速度）散度物理意义：对流体来说，散度指流体运动时单位体积的改变率。就是流体的形状虽然改变，但是由于散度为0，则其面积或体积不变。旋度物理意义：旋度是曲线，向量场旋转的程度。
4、旋度公式是=旋度的概念：[text{Curl}（mathbf{F}）=nablatime***athbf{F}=langleR_yQ_z，P_zR_x，Q_xP_yrangle]旋度Curl是矢量场的一个性质，用于描述场在某一点的旋转性。
导数、偏导数、方向导数、梯度、梯度下降
1、方向导数与梯度公式 方向导数：若u=f（x，y）在点（x0，y0）处可微分，则沿方向el=（cosα，cosβ）的导数为：其中cos^2（α）+cos^2（β）=1。
2、一个多变量函数的偏导数就是它在其它变量保持不变时，关于某一个变量的导数。它的记法有很多，两个变量的函数的偏导数用数学方式表示就是 一个多变量函数的方向导数就是它在某一点上沿某一方向的瞬时变化率。
3、方向导数和梯度（grad）是微积分中的两个概念，用来描述函数在给定点处的变化率和方向。下面是它们的计算公式：方向导数：方向导数指的是函数在某一点沿着某个方向上的变化率，表示为函数在该点的梯度和该方向向量的点积。
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