728x90 반응형 Differentiation1 Differentiation of Univariate/Multivariate Functions 최적화 문제를 풀기 위해서 GD(Gradient Descent) 방법으로 최적의 해를 찾는다는 것을 들어보았을 것이고, 이 gradient는 소위 기울기라 알려져 있다. 이 gradient는 미분을 통해 쉽게 얻는다는 것도 알고 있다. 벡터, 행렬의 미분으로 가면 더 복잡해 지지만 다항식에 대한 미분은 어렵지 않게 구할 수 있다. 이번 장에서는 머신러닝에서 미지수가 하나인 univariate function 에 대한 내용을 알아본다. 머신러닝 알고리즘을 접하다 보면 자연스레 최적의 parameter값을 찾는 문제에 직면하게 된다. 이렇게 최적의 값을 찾아가는 과정을 learning이라고 한다. 이 과정에서 필요한 정보가 gradient 이다. Vector Calculus (a) 와 같은 경우는 + 모양의.. 2020. 5. 27. 이전 1 다음 728x90 반응형
