「梯度下降法」是一種優化算法，主要用於機器學習和深度學習中，以最小化損失函數。它通過計算損失函數相對於參數的梯度來更新參數，並朝著梯度下降的方向進行調整，以逐步找到最佳解。這種方法的核心思想是利用函數的導數信息來找到函數的局部最小值或全局最小值。
梯度下降法的直接翻譯，主要用於數學和計算機科學的領域。它是許多機器學習算法的基礎，特別是在訓練神經網絡時。通過不斷調整參數以降低損失，這種方法能有效提升模型的準確性。
例句 1：
在訓練模型時，我們使用梯度下降法來最小化損失函數。
We use gradient descent to minimize the loss function during model training.
例句 2：
梯度下降法是機器學習中的一個重要概念。
Gradient descent is a crucial concept in machine learning.
例句 3：
這種方法能幫助我們找到最佳的模型參數。
This method helps us find the optimal model parameters.
這是一類算法的總稱，旨在尋找最佳解或最小化某個目標函數。梯度下降法就是其中一種，適用於多種應用場景，包括機器學習、數據分析等。
例句 1：
我們需要選擇合適的優化算法來提高模型的表現。
We need to choose the right optimization algorithm to improve the model's performance.
例句 2：
優化算法在數據科學中扮演著關鍵角色。
Optimization algorithms play a key role in data science.
例句 3：
在這個研究中，我們比較了不同的優化算法。
In this study, we compared different optimization algorithms.
這是指用於從數據中學習的算法，通常包括梯度下降法。這些算法的目的是從訓練數據中提取模式，並在新數據上做出預測。
例句 1：
這個學習算法能有效地從數據中提取信息。
This learning algorithm can effectively extract information from the data.
例句 2：
許多機器學習模型都依賴於學習算法的性能。
Many machine learning models rely on the performance of learning algorithms.
例句 3：
我們正在開發一個新的學習算法來處理大數據。
We are developing a new learning algorithm to handle big data.
這是一種通用術語，用於描述任何旨在減少某個函數值的技術。梯度下降法是一種具體的最小化技術，廣泛應用於優化問題。
例句 1：
這種最小化技術在數據分析中非常有效。
This minimization technique is very effective in data analysis.
例句 2：
我們需要一種有效的最小化技術來解決這個問題。
We need an effective minimization technique to solve this problem.
例句 3：
在研究中，我們使用了多種最小化技術來比較結果。
In our research, we used various minimization techniques to compare the results.