Gradient descent is an optimization algorithm used to minimize a function by iteratively moving in the direction of steepest descent of the function. In simpler terms, it is like trying to find the lowest point in a hilly terrain by taking small steps downhill. The gradient descent algorithm calculates the gradient of the function at a given point and then updates the point by moving in the opposite direction of the gradient. This process is repeated until a minimum of the function is reached, where the gradient is zero.
Gradient descent je optimalizační algoritmus používaný v oblasti strojového učení k nalezení sady parametrů, která minimalizuje danou nákladovou funkci. Algoritmus funguje opakovaným podnikáním malých kroků ve směru opačném k gradientnímu vektoru nákladové funkce, což vede k minimalizaci nákladu směrem k globálnímu minimu. Velikost kroků je určena parametrem rychlosti učení, který lze ladit pro optimální výkon. Gradientní sestup je používán v mnoha algoritmech strojového učení a je jednou z klíčových technik používaných v hlubokém učení.