梯度下降是迭代法的一种,可以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。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。
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梯度下降法 Gradient descent ; Gradient Descent Algorithm ; gradient descent method ; Batch Gradient Descent
随机梯度下降 Stochastic gradient descent ; SGD
随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent
批梯度下降 batch gradient descent
随机梯度下降算法 stochastic gradient descent
基于块的梯度下降搜索 BBGDS
批处理梯度下降法 TRAINGD
带动力的梯度下降法 LEARDGDM
批量梯度下降法 Batch Gradient Descent
The improved gradient descent algorithm has been used to train the wavelet neural network.
在训练小波神经网络时,采用了改进的梯度下降算法。
参考来源 - 小波神经网络在超声检测信号降噪中的应用A predistorter design is proposed based on Generalized Normalized Gradient Descent (GNGD) algorithm.
2.提出了一种基于广义归一化梯度下降(GNGD)算法的预失真方法。
参考来源 - 无线通信中射频功率放大器预失真技术研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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.
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。
This paper researches the application of the stochastic parallel gradient descent (SPGD) optimization algorithm on the beam cleanup system.
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