请详细解释神经网络中的梯度下降算法的基本原理，并以简短的段落总结其应用
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梯度下降算法的基本原理是通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，以逐步降低损失函数的值。这类似于在山谷中寻找最低点，每一步都朝着下降最快的方向移动。具体来说，算法首先选择一个初始点，然后计算当前点的梯度，接着按照学习率更新参数，重复这个过程直到满足停止条件。

梯度下降算法广泛应用于各种机器学习模型中，特别是在训练神经网络时。它帮助模型逐渐调整参数，以最小化预测值与实际值之间的误差，从而提高模型的准确性和泛化能力。通过不断迭代更新，梯度下降使得模型能够从数据中学习到有效的特征和模式，最终达到理想的预测效果。
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