PyTorch深度學習實踐（三）梯度下降算法

分治算法 比如要搜索100個點，我先把橫縱座標分成4份，先取16個點，看那一個點得到的值最接近真實值，然後在該點所在區域劃分區域繼續取值 跑上幾輪，這個區域就足夠小了 像這種圖，用分治法的話l可能會錯過非常好的一些目標點 MxNet有500萬個未知數，如果用分治法劃分空間去搜索，這個數量也是非常大的，所以需要另外一種尋找最優值的算法 優化問題：尋找使目標函數權重最小的組合，求函數的最小值 非凸函數

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