Обсуждение:Метод наискорейшего спуска

Материал из MachineLearning.

Первый промт:

Ты специалист в области машинного обучения и численной оптимизации, профессор ведущего технического университета и популяризатор науки. Напиши энциклопедическую статью "Метод наискорейшего спуска" для сайта MachineLearning.ru. Понятно объясни основную идею метода: как выбирается направление наиболее быстрого локального уменьшения функции и как определяется длина шага. Покажи связь метода с градиентом и объясни, чем метод наискорейшего спуска отличается от общего [[Градиентный спуск|градиентного спуска]]. Уточни, почему направление антиградиента является направлением наискорейшего спуска в евклидовой норме и как выбор нормы влияет на направление движения. Статья должна быть полезна как новичку, с понятными определениями и объяснением основных идей, так и профессионалу, с содержательными подробностями, полезными ссылками и значимыми научными результатами. Используй разметку MachineLearning.ru. Формулы оформляй тегами <tex> и </tex>, а важные понятия внутренними ссылками. Используй только реальные источники и не выдумывай библиографические данные. Раздел "Литература" оформи ненумерованным списком через * с шаблонами {{статья}}, {{книга}} и {{cite web}}. Верни только полный вики-код статьи.

Вторым промтом я подправил кодирование формул LaTeX:

Исправь оформление всех формул в статье. На MachineLearning.ru содержимое тегов <tex> ломается из-за переносов строк, табуляции и отступов. Каждую формулу записывай целиком в одну строку, открывающий тег <tex>, формула и закрывающий тег </tex> должны находиться на одной строке. Внутри тегов не должно быть переносов и табуляции. Математическое содержание формул не изменяй. Исправь таким образом все формулы и верни полный вики-код статьи.