梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）是一种常用的优化算法，用于求解机器学习和深度学习中模型参数的最优解。其基本思想是通过迭代的方式，不断地沿着函数梯度的反方向更新参数，从而逼近函数的最小值点（或最大值点，取决于问题是求最小值还是最大值）。

以下是梯度下降算法的基本步骤：

1.初始化参数：首先，我们需要为模型的参数（如权重和偏置项）设定初始值。这些初始值通常是随机选择的。

2.计算损失函数：损失函数（或代价函数）用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。在每次迭代中，我们都需要计算当前参数下的损失函数值。

3.计算梯度：梯度是损失函数关于模型参数的偏导数。它反映了损失函数值随参数变化的方向和速度。为了找到损失函数的最小值点，我们需要沿着梯度的反方向更新参数。

4.更新参数：根据计算得到的梯度，我们可以使用以下公式来更新模型的参数：

θ=θ−η⋅∇J(θ)

其中，θ 表示模型参数，η 表示学习率（或步长），∇J(θ) 表示损失函数关于参数 θ 的梯度。学习率是一个超参数，用于控制参数更新的步长大小。较大的学习率可能导致算法收敛速度更快，但也可能导致算法在最小值点附近震荡而无法收敛；较小的学习率则可能导致算法收敛速度较慢。

5. 检查停止条件：在每次迭代后，我们需要检查是否满足停止条件。常见的停止条件包括达到最大迭代次数、损失函数值小于某个阈值、梯度值小于某个阈值等。如果满足停止条件，则算法结束；否则，返回第2步继续迭代。