梯度下降（Gradient Descent）是一种神经网络中的优化算法，用于更新神经网络中的权重参数，并最小化损失函数。在深度学习中，通常使用反向传播算法计算每个权重参数相对于损失函数的导数，即梯度。在训练过程中，梯度下降根据当前的权重参数和梯度值来更新权重参数，以使损失函数尽量小。
梯度下降算法的核心思想是沿着梯度的反方向调整权重参数，从而使损失函数尽量小。具体来说，对于损失函数 J(w)，其中 w 表示权重参数向量，梯度下降算法会不断重复以下步骤：
学习率的选择非常重要，如果学习率过小，收敛速度会很慢，需要进行多次迭代才能达到最优解；如果学习率过大，可能会导致损失函数震荡或者无法收敛。因此，学习率需要根据实际情况进行调整。
梯度下降算法的变种包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）等。其中，批量梯度下降每次使用所有样本计算梯度并更新权重，计算量较大；随机梯度下降每次只选择一个样本计算梯度，计算量较小，但对噪声比较敏感；小批量梯度下降每次选择一小部分样本计算梯度，兼顾了计算量和精度。
除了基本的梯度下降算法外，还有一些改进算法可以加速神经网络的训练过程，如动量梯度下降（Momentum Gradient Descent）、Adagrad、Adadelta、RMSprop 和 Adam 等。这些算法主要针对梯度下降过程中的问题，如局部最优解、鞍点以及学习率的不适当选择等进行修正和优化。
总之，梯度下降是神经网络中最常用的优化算法之一，它通过不断地调整权重参数来尽量减小损失函数的值。同时，为了提高算法的效率和精度，还可以采用不同的变种算法和改进策略。