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편미분과 기울기 벡터는 함수의 최소값 또는 최대값을 찾기 위해 머신러닝 알고리즘에서 매우 자주 사용됩니다. 기울기 벡터는 신경망 훈련, 로지스틱 회귀 및 기타 여러 분류 및 회귀 문제에 사용됩니다.이 튜토리얼에서는 편미분과 그라디언트 벡터를 발견합니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.여러 변수의 함수레벨 세트, 등고선 및 두 변수 함수의 그래프여러 변수 함수의 편미분그라디언트 벡터와 그 의미튜토리얼 개요이 자습서는 다음과 같이 세 부분으로 나뉩니다.여러 변수의 함수레벨 세트윤곽그래프편파생상품의 정의그라데이션...

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