用梯度下降造句子，“梯度下降”造句

它通過梯度下降迭代求得最小值。

第三階段，使用梯度下降方法同時優化控制規則的前件參數和後件參數。

然而基於梯度下降的BP網絡存在收斂速度慢、易陷入局部極小的缺陷。

通過對泛函網絡的分析，提出了一種序列泛函網絡模型及學習算法，而網絡的泛函參數利用梯度下降法來進行學習。

因此，可以利用有向拉普拉斯算子的卷積來計算梯度下降迭代公式。