아직 고등학교 들어가지도 않은 예비고1이라 수학을 잘 모릅니다.
그럼에도 평소에 코딩을 좋아해서 인공지능 분야도 찍먹해보고 있습니다.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 읽고 있는데 편미분에 관해서 궁금증이 생겼습니다.
편미분이 매개변수가 2개 이상인 함수를 미분하는거라 책에 나와서 3차원 그래프를 생각하면서 이해했습니다.
그리고 편미분은 다른 매개변수의 값이 정해져 있어야 편미분을 할 수 있다고 이해했는데
오차역전파 부분 파트를 보니까 책에서 f(x) = x + y 를 x에 관해서 국소적 미분(편미분)해서 1이 나왔습니다.
y가 정해있지 않아도 x에 대해서 편미분이 가능한건가요??
기초가 부족해 질문드려서 죄송합니다 ㅠㅠ
간단히 말해서 편미분하는 변수를 제외한 나머지 변수는 상수 취급하는거 x + y를 x + a로 취급하고 미분했다고 생각하면 됨
ㅇㅎ.. 상수취급하면 변화량에는 달라지는게 없으니까 상관이 없군요.. 감사합니다!!
x에 대한 편미분 값은 y가 어떤 값을 가지던 1이라는 소리임 윗 댓처럼 y를 상수로 취급하거든 - dc App
글구 편미분 계산 자체는 중요한게 아니야 ㅇㅇ 그걸로 뭘 할 수 있느냐를 배우는게 중요한데 이건 지금하기엔 이르고 고등과정부터 기초 다지는거 추천 - dc App
친절한 설명 감사드립니다. 너무 작은 거 때문에 넘어지지 말고 큰 틀을 우선 집중 이해해볼게요!!
지금은 취미로 딥러닝의 큰틀(상식)만 보시고 수리적인 부분은 현재 교육과정에 맞춰서 공부하시길 바래요 ㅠㅠ 어정쩡하게 이해하고 익숙해지면 그것만큼 위험한게 없어요.... - dc App
f(x,y) = x + y 일때 x로 편미분 한다는건: lim dx->0 [ { f(x+dx,y) - f(x,y) } / (dx) ] = lim dx->0 [ { (x+dx+y) - (x+y) } / (dx) ] = lim dx->0 [ (dx) / (dx) ] = 1
z=f(x,y)로 이미지 생각하면 어떤 점의 경사가 가장 큰 쪽의 방향벡터가 (파셜 f/파셜 x, 파셜 f/파셜 y)임