gradient descentとは？わかりやすく解説

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最急降下法

(gradient descent から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/07/06 09:17 UTC 版)

最急降下法（さいきゅうこうかほう、英: gradient descent, steepest descent）^[1]は、関数（ポテンシャル面）の傾き（一階微分）のみから、関数の最小値を探索する連続最適化問題の勾配法のアルゴリズムの一つ。勾配法としては最も単純であり、直接・間接にこのアルゴリズムを使用している場合は多い。最急降下法をオンライン学習に改良した物を確率的勾配降下法と呼ぶ。

^ ^a ^b ^c 茨木, 俊秀『最適化の数学』共立出版〈共立講座 21世紀の数学 13〉、2011年6月23日。ISBN 978-4320015654。

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