“渐变是什么，为什么它们会爆炸？”
“渐变色在时尚界的魅力，为何令人难以抵挡？”
通过阅读本文，您将对深度学习中最重要的概念有一个坚实的理解
梯度可以说是机器学习中最重要的基本概念。在本文中，我们将探讨梯度的概念，梯度消失和梯度爆炸的原因，以及如何控制梯度。
本文对谁有用？初级到中级的数据科学家。我将包含一些数学参考，这对于高级读者可能会有用。
从本文中您将得到什么？对梯度的深入概念理解，梯度与机器学习的关系，梯度带来的问题以及应对这些问题的方法。
目录
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1) 什么是梯度？2) 实际梯度（数学上）3) 简单模型中的梯度（示例）4) 什么是梯度爆炸和梯度消失？5) 为什么梯度爆炸和梯度消失是个问题？6) 如何解决梯度爆炸和梯度消失问题？
什么是梯度？
想象一下，您有一个具有山和谷的表面。这个表面是由一些多维函数（具有多个输入的函数）定义的。
"""为了演示目的，制作一个具有山和谷的3D表面"""import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cmfrom matplotlib.ticker import LinearLocatorimport numpy as np#创建宽的图例fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})# 生成数据.X = np.arange(-5, 5, 0.25)Y = np.arange(-5, 5, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)R = np.sqrt(X**2 + Y**2)Z = 0.2*np.sin(X+Y + R) - 1*np.sin(X/2)# 绘制表面.surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.viridis, linewidth=0, antialiased=False)plt.show()对于表面上的任意给定点，梯度告诉您，既告诉您到达表面上较高点的方向，也告诉您该点的表面有多陡峭。
