人工智能什么是梯度（梯度用来做什么）

在人工智能中,梯度是一种常用的优化算法,用于求解能够最大化某个函数的斜率的最小值。梯度通常表示为一个向量,其方向是函数在这个点附近的变化率。
在机器学习中,梯度是一种常用的工具,用于求解神经网络中的权重和偏置的更新公式。通过计算梯度,我们可以学习如何调整网络中的权重和偏置,以使网络的输出尽可能地接近目标输出。梯度下降算法是一种常用的梯度更新方法,用于求解这个优化问题。
梯度还常用于优化其他算法,例如随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)和梯度提升算法(Gradient Boosting),这些算法都基于梯度来优化它们的决策过程。