title: 为什么梯度下降能找到最小值？
desc: 在梯度下降的算法中，如果只到了局部的最小值，那么偏导数还是会等于零，就会收聚了，就不会再往外面跳出了.....
topic: 算法
content: 因为： 根据一阶泰勒展开，对于一个可微函数，对于任意的x，有： fxalpha pfxalpha gxpoalpha left p right，其中gx是梯度，如果一维情况就是一阶导数。而其中gxp left gx right left p right costheta ， theta 是两向量之间的夹角。当theta 为180度得时候，gxp可取到最小值，即为下降最快的方向。所以，负梯度方向为函数fx下降最快的方向。如果fx是凸函数，则局部最优
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