最速下降法，又稱為梯度下降法，是一種常用的最佳化算法，廣泛套用於機器學習、人工智慧等領域。它通過不斷地沿著梯度方向更新參數，逐步找到最小化目標函式的解。具體來說，最速下降法使用函式的梯度來指導搜尋方向，在當前點的負梯度方向上進行搜尋，因為這個方向是函式值下降最快的方向。最速下降法的步驟如下：
從一個初始點開始。
在當前點計算函式的梯度。
確定下降方向，即當前點的負梯度方向。
在下降方向上進行線搜尋，以確定步長。
更新疊代點並進行收斂檢驗，如果滿足條件則停止疊代，否則返回步驟2繼續疊代。
需要注意的是，儘管名為「最速」，但在某些情況下，最速下降法可能會遇到「之字形」下降或者緩慢逼近最優解的情況，並不保證以最快的速度找到最優解。在複雜或特殊形狀的最佳化問題中，可能需要更先進的最佳化算法來實現更快的收斂。