梯度上升法公式

梯度上升法的疊代公式可以表示為：

w := w + α ∇w f(w)

其中，

w 是參數向量，

α 是步長（學習率），

∇w f(w) 是函式 f(w) 在點 w 處的梯度。

這個公式表示參數向量 w 在每次疊代中都會按照其梯度的方向進行更新，以最大化或最小化目標函式 f(w)。梯度上升法通常用於最大化效用函式，而梯度下降法用於最小化損失函式。在梯度上升法中，參數更新是沿著梯度上升的方向進行的。