Teniendo en cuenta este texto sobre el descenso por gradiente, ¿qué es el descenso por gradiente y quién lo inventó?
En matemáticas, el descenso por gradiente (también llamado a menudo descenso más pronunciado) es un algoritmo iterativo de optimización de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. La idea es dar pasos repetidos en la dirección opuesta al gradiente (o gradiente aproximado) de la función en el punto actual, porque ésta es la dirección del descenso más pronunciado. A la inversa, dar pasos en la dirección del gradiente conducirá a un máximo local de esa función; el procedimiento se conoce entonces como ascenso por gradiente.

El descenso gradiente se atribuye generalmente a Augustin-Louis Cauchy, que lo propuso por primera vez en 1847. Jacques Hadamard propuso independientemente un método similar en 1907. Sus propiedades de convergencia para problemas de optimización no lineal fueron estudiadas por primera vez por Haskell Curry en 1944, y el método se fue estudiando y utilizando cada vez más en las décadas siguientes.
En matemáticas, el descenso gradiente (también llamado a menudo descenso más pronunciado) es un algoritmo iterativo de optimización de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. El descenso gradiente se atribuye generalmente a Augustin-Louis Cauchy, que lo sugirió por primera vez en 1847