勾配降下法(Gradient descent)
勾配を用いて関数が最も小さくなるようなパラメータを探索する手法
$ w_{t+1} = w_t - \eta \nabla_{w_t} \mathcal{L}(w_t)
https://youtu.be/IHZwWFHWa-w
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【機械学習】勾配降下法を使う理由
機械学習 基礎の基礎 – 勾配降下法 –
勾配降下法一覧 (2020)
#2023/6/10