The general idea of gradient descent methods is simple and intuitive; a start is made from an initial configuration and then a “small” step is taken in the gradient’s negative direction; this results in a new configuration. The gradient is calculated in this new configuration and a step is taken in this gradient’s negative direction. This process is repeated until the gradient reaches zero.
La idea del algoritmo de descenso del gradiente es simple: se empieza desde una configuración inicial, luego se toma un pequeño paso en dirección del gradiente negativo, lo cual nos da como resultado una nueva configuración; este proceso se repite hasta que el gradiente sea cero.