Descenso del gradiente

Descenso del gradiente en 2D

El descenso del gradiente o gradiente descendiente es un algoritmo de optimización iterativo de primer orden que permite encontrar mínimos locales en una función diferenciable. La idea es tomar pasos de manera repetida en dirección contraria al gradiente. Esto se hace ya que esta dirección es la del descenso más empinado. Si se toman pasos con la misma dirección del gradiente, se encontrará el máximo local de la función; a esto se le conoce como el gradiente ascendente. Este algoritmo es utilizado para entrenar modelos de aprendizaje máquina y redes neuronales.


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