梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。
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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梯度下降法与混沌优化法均具有各自的缺点。
The decreasing gradient algorithm and chaos algorithm both have shortcomings for optimization problems.
然后利用梯度下降法推导了基于最优模式中心的NLDA算法。
The second algorithm calculates the optimum classes' centres of NLDA by method of grads descending.
首先研究了离线训练的滑模控制器，然后，给出了利用梯度下降法的在线训练方法。
First, a study of a sliding mode controller under on off training is made and then the on line learning algorithm using a gradient decent method is designed.
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