什么是梯度下降法?它的基本思想是什么?

梯度下降法是一种用于优化函数的迭代方法，其基本思想是沿着函数梯度的反方向移动来寻找函数的最小值点。在每一步中，梯度下降法都会根据当前位置的梯度计算出下降的最优方向，并且以一定的步长向该方向移动到新的位置。这个步骤将不断重复，直到到达函数的最小值点或收敛到特定的容差。梯度下降法是深度学习等机器学习算法中最重要的优化方法之一，可以用来优化神经网络的参数。