Доброго времени суток, сегодня поговорим о градиентном спуске, что это, зачем он нужен и как его сделать в коде с помощью языка программирования Python. Градиентный спуск, метод градиентного спуска — численный метод нахождения локального минимума или максимума функции с помощью движения вдоль градиента, один из основных численных методов современной оптимизации. Активно используется в вычислительной математике не только для непосредственного решения задач оптимизации (минимизации), но и для задач,...

Напишем алгоритм градиентного спуска на языке Python. Резюмируем, что нужно сделать для запуска алгоритма градиентного спуска: �1=�0+�×(−∇�(�))x1=x0+μ×(−∇f(x)) где μ — размер шага; задаётся в аргументах алгоритма. 4. Повторить заданное в аргументах число итераций. Задача 1 ы записали функцию f, в коде назвали её func(). Напишите функцию gradient(), которая по формуле вычисляет её градиент. Проверьте эту функцию на нескольких векторах. import numpy as np def func(x): return (x[0] + x[1] - 1)**2 + (x[0] - x[1] - 2)**2 def gradient(x): return np...