python 神经网络 梯度下降

梯度下降是一种常用的优化算法，用于训练神经网络中的权重参数。在神经网络中，我们需要通过不断调整权重参数来最小化损失函数，从而提高模型的准确性。梯度下降算法通过计算损失函数对权重参数的梯度，来确定每次参数更新的方向和步长。在Python中，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来实现神经网络的梯度下降算法。通常，我们需要定义神经网络的结构和损失函数，并使用反向传播算法计算梯度，然后使用优化器（如Adam、SGD等）来更新权重参数。