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Deep Learning~最小勾配法~ - Qiita
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Deep Learning~最小勾配法~ - Qiita
はじめに 自分が通っている大学の工学部では、1年生時に多くの数学的処理に関して学びます。けれど、実... はじめに 自分が通っている大学の工学部では、1年生時に多くの数学的処理に関して学びます。けれど、実際どのように役立っているのか不明なままそれらの処理を行っているのが実情だと感じています。 そして多くの学生は、これらの数学的処理がつながる先を考えずに問題を解ければいいと考えているかもしれません。けれど、学年が上がるにつれ1年生時に習った数学的処理が実世界を記述するのに大きな意味を持ち、それが分かったときに面白さが生じると思っています。今回はそんな面白さをを共有できたらと願いこの記事を執筆します。 1.凡授業で扱う一部の内容 工学部の授業でよく扱う問題として、2変数関数の最小値を扱う問題が出ますね。以下に例を示します。 $f(x_0,x_1) = x_0^2 + x_1^2$の最小値を求めよ。 学部1年生時代、この問題を解くのに$f(x,y)$を$x,y$で偏微分して、さらに二階の偏微分をして