דערקלערן די הויפּט פּרינציפּ פון די געגעבן אַלגערידאַם.
Gradient Descent איז אַן אַפּטאַמאַזיישאַן אַלגערידאַם וואָס איז קאַמאַנלי געניצט צו באַן מאַשין לערנען מאָדעלס. דער הויפּט פּרינציפּ פון די אַלגערידאַם איז צו מינאַמייז אַ געגעבן פֿונקציע (גערופן די אָביעקטיוו פֿונקציע) דורך יטעראַטיוולי מאַך אין דער ריכטונג פון די סטיפּאַסט אַראָפּגאַנג, דיפיינד ווי די נעגאַטיוו פון די גראַדיענט. אין דעם קאָנטעקסט פון מאַשין לערנען, די אָביעקטיוו פונקציע איז אָפט די פּרייַז אָדער אָנווער פֿונקציע, וואָס מעסטן ווי גוט דער מאָדעל איז פּערפאָרמינג. דער ציל פון די אַלגערידאַם איז צו געפֿינען די פּאַראַמעטערס פון די מאָדעל וואָס מינאַמייז די פּרייַז. צו טאָן דאָס, די גראַדיענט דעסענט אַלגערידאַם סטאַרץ מיט אַן ערשט גאַנג פון פּאַראַמעטערס, און יטעראַטיוולי דערהייַנטיקט זיי דורך קאַמפּיוטינג די גראַדיענט פון די פּרייַז פונקציע מיט רעספּעקט צו די פּאַראַמעטערס און נעמען אַ שריט אין דער ריכטונג פון די נעגאַטיוו גראַדיענט. די גרייס פון דעם שריט איז באשלאסן דורך די לערנען קורס, אַ כייפּערפּאַראַמעטער וואָס איז באַשטימט דורך דער באַניצער. דער פּראָצעס איז ריפּיטיד ביז די אַלגערידאַם קאַנווערדזשיז צו אַ מינימום ווערט פון די פּרייַז פֿונקציע, אָדער ביז אַ מאַקסימום נומער פון יטעריישאַנז איז ריטשט. די לעצט גאַנג פון פּאַראַמעטערס רעפּראַזענץ דער בעסטער לייזונג געפֿונען דורך די אַלגערידאַם, און קענען ווערן גענוצט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן מיט די טריינד מאָדעל. אין קיצער, דער הויפּט פּרינציפּ פון די גראַדיענט אַראָפּגאַנג אַלגערידאַם איז צו יטעראַטיוולי דערהייַנטיקן די פּאַראַמעטערס פון אַ מאָדעל דורך מאָווינג אין דער ריכטונג פון די נעגאַטיוו גראַדיענט פון די פּרייַז פֿונקציע, מיט דער ציל פון מינאַמייזינג די פּרייַז און ימפּרוווינג די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל.