梯度grad计算公式
梯度grad公式：gradu=aₓ（∂u/∂x）+aᵧ（∂u/∂y）+az（∂u/∂z）。1、在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。设M是可微的流形， 在M的每一点处安放一个切向量， 要求这些切向量的基点连续移动时，他们也跟着连续地变动的。这些切向量全体称为M上的一个切向量场。2、标量场中某一点的梯度指向在这点标量场增长最快的方向。标量场是指一个仅用其大小就可以完整表征的场。一个标量场u 可以用一个标量函数u(x,y,z)来表示。标量场分为实标量场和复标量场，其中实标量场是最简单的场，它只有一个实标量，而复标量是一个复数的场，它有两个独立的场量，这相当于场量有两个分量。3、梯度的绝对值是长度为1的方向中函数最大的增加率。导数描述的是函数在一点处的变化快慢的趋势，是一个变化的速率。如曲线方程的导数是随点变化的斜率，运动方程的导数是随时间变化的速率。梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
梯度grad计算公式
梯度grad计算公式：在二元函数的情形，设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一点P(x,y)∈D，都可以定出一个向量(δf/x)*i+(δf/y)*j，这向量称为函数z=f(x,y)在点P(x,y)的梯度，记作gradf(x,y)。类似的对三元函数也可以定义一个：(δf/x)*i+(δf/y)*j+(δf/z)*k记为grad[f(x,y,z)]。
梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
bp神经网络中的gradient是什么意思
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神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。
现在很多算法在寻解过程，都会借助梯度来确定目标函数的下降方向，梯度可以理解为单变量时的导数，梯度下降的方法就是目标函数的下降方向。
你可以到《神经网络之家》nnetinfo中查看《梯度下降法》一文来理解，另外还有《Levenberg-Marquardt法理论基础》方法，也讲解了在数据不太大时，一种更优于梯度下降法的寻解方法
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