Was ist der Gradientenabstieg, und wer hat ihn erfunden?
In der Mathematik ist der Gradientenabstieg (oft auch steilster Abstieg genannt) ein iterativer Optimierungsalgorithmus erster Ordnung, um ein lokales Minimum einer differenzierbaren Funktion zu finden. Die Idee ist, wiederholt Schritte in die entgegengesetzte Richtung des Gradienten (oder des ungefähren Gradienten) der Funktion am aktuellen Punkt zu machen, denn dies ist die Richtung des steilsten Abstiegs. Umgekehrt führt ein Schritt in Richtung des Gradienten zu einem lokalen Maximum dieser Funktion; das Verfahren wird dann als Gradientenaufstieg bezeichnet.

Der Gradientenabstieg wird im Allgemeinen Augustin-Louis Cauchy zugeschrieben, der ihn 1847 erstmals vorschlug. Jacques Hadamard schlug 1907 unabhängig davon ein ähnliches Verfahren vor. Seine Konvergenzeigenschaften für nichtlineare Optimierungsprobleme wurden erstmals 1944 von Haskell Curry untersucht. In den folgenden Jahrzehnten wurde das Verfahren immer besser erforscht und eingesetzt.
In der Mathematik ist der Gradientenabstieg (oft auch steilster Abstieg genannt) ein iterativer Optimierungsalgorithmus erster Ordnung, um ein lokales Minimum einer differenzierbaren Funktion zu finden. Der Gradientenabstieg wird im Allgemeinen auf Augustin-Louis Cauchy zurückgeführt, der ihn 1847 erstmals vorschlug
Given this text about gradient descent, what is gradient descent, and who invented it?
In mathematics, gradient descent (also often called steepest descent) is a first-order iterative optimization algorithm for finding a local minimum of a differentiable function. The idea is to take repeated steps in the opposite direction of the gradient (or approximate gradient) of the function at the current point, because this is the direction of steepest descent. Conversely, stepping in the direction of the gradient will lead to a local maximum of that function; the procedure is then known as gradient ascent.

Gradient descent is generally attributed to Augustin-Louis Cauchy, who first suggested it in 1847.[1] Jacques Hadamard independently proposed a similar method in 1907.[2][3] Its convergence properties for non-linear optimization problems were first studied by Haskell Curry in 1944,[4] with the method becoming increasingly well-studied and used in the following decades.[5][6]
In mathematics,  gradient descent (also often called steepest descent) is a first-order iterative optimization algorithm for finding a local minimum of a differentiable function. Gradient descent is generally attributed to Augustin-Louis Cauchy, who first suggested it in 1847