梯度下降是一種用於最佳化目標函式的疊代算法，常用於機器學習和人工智慧中以尋找最小化損失函式的最優模型參數。其基本原理如下：
梯度方向。梯度指向函式值增加最快的方向，在梯度下降中，模型參數沿著梯度的反方向（即梯度下降最快的方向）進行更新。
更新過程。從某個初始點開始，每次疊代計算損失函式在當前點的梯度，然後按照負梯度方向更新模型的參數，這個過程持續進行直到達到停止準則，如損失函式的值降低到一定程度，或者達到預設的疊代次數。
變體。批量梯度下降在每次疊代中使用整個數據集計算梯度；隨機梯度下降在每次疊代中使用一個隨機選擇的樣本計算梯度；小批量梯度下降則在每次疊代中使用一個小批量的樣本。
套用場景。梯度下降不僅用於尋找損失函式的最小值，也可用於最大化效用函式，此時稱為梯度上升法。
通過這些方法，梯度下降能夠有效地尋找最優模型參數，從而提高模型性能。