梯度下降算法是一種用於最佳化目標函式（例如損失函式）的疊代算法，主要用於機器學習和人工智慧領域。其工作原理是通過不斷調整模型參數，沿著目標函式負梯度的方向進行搜尋，以找到使目標函式取得最小值的最佳參數。
在每一步疊代中，梯度下降算法計算目標函式在當前點梯度，並按照該梯度的負方向（即目標函式值減小的方向）更新參數。如果需要找到目標函式的最大值，則可以沿梯度的正方向進行搜尋。
梯度下降算法可以分為批量梯度下降、隨機梯度下降和迷你批量梯度下降等不同類型，這些不同類型的梯度下降算法在處理大型數據集時各有優勢。例如，隨機梯度下降在處理大數據時提供了更快的計算速度，而批量梯度下降則更適合處理小型數據集。
總的來說，梯度下降算法是一種通過疊代方式逐步最佳化目標函式，從而找到最優解的有效工具。