梯度下降法
直观理解
当ω在曲线右半部分，导数>0，ω更新后会变小，向中间靠拢。反之，当ω在曲线左半部分，导数<0，ω更新后会变小，也向中间靠拢。
推导
方法1
泰勒展开，δ是变化量。当δ的方向与相同，
最大，因此梯度方向是上升最快的。反之，沿着梯度的负方向下降最快。
方法2
同济高数书第六版P102、P104
牛顿下降法
目的是使得。
三阶泰勒展开：
求导：
化简：
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当ω在曲线右半部分，导数>0，ω更新后会变小，向中间靠拢。反之，当ω在曲线左半部分，导数<0，ω更新后会变小，也向中间靠拢。
泰勒展开，δ是变化量。当δ的方向与相同，
最大，因此梯度方向是上升最快的。反之，沿着梯度的负方向下降最快。
同济高数书第六版P102、P104
目的是使得。
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