MMD#미적분#머신러닝#최적화#경사하강법#그래디언트#편미분
최적화, 편미분, 그래디언트: 머신러닝 미적분 2장
손실 함수 최적화, 제곱 손실과 로그 손실의 미분, 편미분과 그래디언트의 개념, 그래디언트로 최솟값 찾기까지 머신러닝 최적화의 핵심을 정리했습니다.
·11분 읽기
태그
총 2개의 포스트
손실 함수 최적화, 제곱 손실과 로그 손실의 미분, 편미분과 그래디언트의 개념, 그래디언트로 최솟값 찾기까지 머신러닝 최적화의 핵심을 정리했습니다.
머신러닝 최적화의 핵심인 미분(derivative)을 직관적으로 이해하고, 상수·다항함수·지수·로그·삼각함수의 미분 공식과 스칼라 곱·합·곱·연쇄 법칙까지 정리했습니다.