我们先来玩一个游戏，假如你在一座山上，蒙着眼睛，但是你必须到达山谷中最低点的湖泊，你该怎么办？
梯度可以帮助你完成这个游戏。
图片来自Introduction to Gradient Descent Algorithm (along with variants) in Machine Learning。
梯度和方向导数紧密相关，让我们从方向导数开始。
1 方向导数
顾名思义，方向导数就是某个方向上的导数。
什么是方向：
函数
在这个方向上的图像：
我们知道：
函数
的
点在这个方向上也是有切线的，其切线的斜率就是方向导数：
我之前在什么是全导数、偏导数、方向导数？这个回答中，已经全面回答过什么是方向导数了。感兴趣可以看看。
2 梯度
很显然，
点不止一个方向，而是
都有方向：
每个方向都是有方向导数的：
此处有互动内容，点击此处前往操作。如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？
这就引出了梯度的定义：
梯度：是一个矢量，其方向上的方向导数最大，其大小正好是此最大方向导数。
定义出来了，并不复杂，但对于我而言这才是开始，因为我还有两个疑问：
- 为什么所有方向导数中会存在并且只存在一个最大值？而不是有多个最大值、或者说没有最大值？
- 这个最大值在哪个方向取得？值是多少？
2.1 为什么所有方向导数中会存在并且只存在一个最大值？
其实我最困惑的是梯度的存在性，你说有这么多方向导数，有最大值我觉得还好理解，为什么偏偏只有一个？
我们来看一个显而易见的物理现象：
光滑的、笔直的玻璃上的水滴，一定会沿着玻璃滑下来，（理想情况下）滑下来的方向就是玻璃最陡峭的地方。对于笔直的平面玻璃而言，这个滑下来的方向是只有一个。
说这个干什么？我们回头来看看梯度的数学定义，并且画一下重点：
具有一阶连续偏导数，意味着可微。可微意味着函数
在各个方向的切线都在同一个平面上，也就是切平面：
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所有的切线都在一个平面上，就好像刚才我说过的光滑的笔直玻璃上，某一点一定有且只有一个（梯度为0的情况除外，可以自己想想为什么？）最陡峭的地方（因为方向导数是切线的斜率，方向导数最大也就意味着最陡峭）。
这就解决了我对于“为什么所有方向导数中会存在并且只存在一个最大值”的疑问。
注意，因为这里举的例子是水滴往下滑，所以要说多说明一下，往下滑是梯度的反方向。因为梯度指的是增长最快的方向，而往下滑是减少最快的方向。
2.2 这个最大值在哪个方向取得？值是多少？
这个最大值的方向我们就取名为梯度方向。
最大方向导数的值是多少这个问题，我没有找到特别直观的方法来说明。我也不想给出计算步骤，要不看起来和数学书也没啥区别。大家自己去查找计算过程吧。
2.3 方向导数与梯度的关系
方向导数与梯度的关系，我在这里给大家一个直观的操作感受。
先说明一下，下图的矢量表示
在
点处的梯度，切线是梯度方向的切线。因为我把梯度画在了
点处，所以我画了一个辅助平面，这个平面和
平面平行：
为了方便观察，我把切平面也画出来了，切平面是之前的辅助平面有一根交线，这根交线很明显平行于
平面：
我增加切平面、平行于
的平面以及两者的交线，都是为了方便有个参照物，看出切线的陡峭的程度。
然后我们来观察不同方向的切线和梯度方向的切线的关系（绿色是梯度以外的方向，它和梯度成
夹角）：
自己动手操作以下，就很容易观察出为什么梯度是最陡峭的方向，以及
对方向导数大小的影响：
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2.4 总结
简单总结下：
- 方向导数是各个方向上的导数
- 偏导数连续才有梯度存在
- 梯度的方向是方向导数中取到最大值的方向，梯度的值是方向导数的最大值
3 完成最开头的游戏
对于最开头的游戏，我们只需要通过手感受附近梯度最大的方向，一直沿着梯度相反的方向就可以到达谷底（原理和弹珠从高处滚落最后会滚进最低处一样）：
图片来自Introduction to Gradient Descent Algorithm (along with variants) in Machine Learning。
为了不误导，我要多说一下，这个算法叫做梯度下降算法，我在这里只是描述了它的算法思想，真正实用中还需要很多的改进和优化，以及有它的局限性，这里就不展开讲了。