Context: Dalam matematika, gradien descent (juga sering disebut descent tertegun) adalah algoritma optimasi iteratif orde pertama untuk menemukan minimum lokal dari fungsi yang dapat diartikan. Idenya adalah untuk mengambil langkah berulang dalam arah berlawanan dari gradien (atau gradien perkiraan) fungsi pada titik saat ini, karena ini adalah arah descent tertegun. Sebaliknya, melangkah ke arah gradien akan mengarah ke maksimum lokal dari fungsi itu; prosedur tersebut kemudian dikenal sebagai gradien ascent. Descent gradien umumnya dikaitkan dengan Augustin-Louis Cauchy, yang pertama kali menyarankannya pada tahun 1847. Jacques Hadamard secara independen mengusulkan metode serupa pada tahun 1907. Sifat konvergensi untuk masalah optimasi non-linier pertama kali dipelajari oleh Haskell Curry pada tahun 1944, dengan metode menjadi semakin dipelajari dan digunakan dalam dekade berikutnya.

Mengingat teks ini tentang gradien descent, apa itu gradien descent, dan siapa yang menemukannya?

Dalam matematika, gradien descent (juga sering disebut descent tertegun) adalah algoritma optimasi iteratif orde pertama untuk menemukan minimum lokal dari fungsi diferensial. Descent gradien umumnya dikaitkan dengan Augustin-Louis Cauchy, yang pertama kali mengusulkannya pada tahun 1847