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La Descente de Gradient est un algorithme pour trouver le minimum d’une fonction. Il itérative calcule les dérivées partielles (gradients) de la fonction et descend dans les étapes proportionnelles à celles dérivées partielles. Une des principales applications de la Descente de Gradient est le montage d’un modèle paramétré à un ensemble de données: la fonction à minimiser est une fonction d’erreur du modèle.