梯度上升是什麼意思

梯度上升（Gradient Ascent）是一種優化算法，用於尋找函數極值。在機器學習中，梯度上升通常用於調整模型的參數，以便最大化模型的預測能力或者最小化損失函數。

梯度上升的基本思想是：從一個初始點開始，沿著函數的梯度（即導數的方向）逐漸增加步長，直到達到函數的極值點。如果梯度上升算法用於最大化一個函數，那麼它會沿著梯度的方向增加函數的值；如果用於最小化一個函數，那麼它會沿著梯度的相反方向減少函數的值。

梯度上升算法的疊代公式如下：

[ \theta_{n+1} = \theta_n + \alpha \nabla J(\theta_n) ]

其中，(\theta_{n+1}) 是下一次疊代的參數值，(\theta_n) 是本次疊代的參數值，(\alpha) 是學習率（learning rate），(J(\theta_n)) 是損失函數，(\nabla J(\theta_n)) 是損失函數對參數的梯度。

梯度上升算法的優點是簡單易實現，並且可以在某些情況下快速找到函數的極值。但是，梯度上升算法也有一些缺點，比如它可能會陷入局部極值，並且對參數的初始值和學習率的選擇比較敏感。