梯度上升算法是一種最佳化算法，主要用於尋找函式的最大值。其核心思想是沿著函式梯度的正方向進行疊代更新，以逐步接近最大值點。在每一次疊代中，根據當前位置的梯度方向來更新參數或變數值，使目標函式值增大。梯度上升算法的疊代公式可以表示為：w := w + a * f(w)，其中w是參數向量，a是步長，f(w)是目標函式在w點的梯度。該公式將一直被疊代執行，直到達到某個停止條件為止，比如疊代次數達到某個指定值或是算法達到某個可以允許的誤差範圍。
梯度上升算法是一種最佳化算法，主要用於尋找函式的最大值。其核心思想是沿著函式梯度的正方向進行疊代更新，以逐步接近最大值點。在每一次疊代中，根據當前位置的梯度方向來更新參數或變數值，使目標函式值增大。梯度上升算法的疊代公式可以表示為：w := w + a * f(w)，其中w是參數向量，a是步長，f(w)是目標函式在w點的梯度。該公式將一直被疊代執行，直到達到某個停止條件為止，比如疊代次數達到某個指定值或是算法達到某個可以允許的誤差範圍。