Un metodo di ottimizzazione basato sul gradiente è un tipo di algoritmo utilizzato per trovare il minimo o il massimo di una funzione regolando iterativamente i parametri in modo da ridurre il valore della funzione. L'algoritmo calcola il gradiente della funzione in un punto particolare nello spazio dei parametri e lo utilizza per determinare la direzione in cui la funzione è più ripida. L'algoritmo regola quindi i valori dei parametri in quella direzione per cercare di trovare un minimo o un massimo della funzione. Il gradiente può essere stimato utilizzando la differenziazione numerica o il gradiente analitico può essere calcolato direttamente se disponibile. I metodi di ottimizzazione basati sul gradiente sono ampiamente utilizzati nell'apprendimento automatico e in altri problemi di ottimizzazione, come nel deep learning, dove vengono utilizzati per trovare i pesi e le distorsioni ottimali per le reti neurali.
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