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[딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까? #방향도함수 #directional_derivative

혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의

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[딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까? #방향도함수 #directional_derivative

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Gradient가 가장 가파른 방향인 이유를 방향도함수를 통해 알려드립니다! #Gradient #Directional_derivative 혁펜하임 딸기스무디 먹이기!:    / 혁펜하임   혁펜하임 그는 누구인가: https://hyukppen.com 혁펜하임 인스타:   / hyukppen   ---------------------------------------------    • 혁펜하임의 “퍼펙트” 신호 및 시스템 (Signals & Systems)      • 혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra)      • 혁펜하임의 “트이는” 강화 학습 (Reinforcement learning)      • 혁펜하임의 “탄탄한” 컨벡스 최적화 (Convex Optimization)      • LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학      • LEVEL 0: 인스톨! 파이썬      • LEVEL 1: Easy! 딥러닝      • LEVEL 1: 인스톨! 파이토치      • LEVEL 2: CNN & 트랜스포머 마스터 클래스 도강하기 🙄      • LEVEL 3: LLM·ViT 강의 & 디퓨전 강의 도강하기 🙄      • 혁펜하임의 "면접의 신"   --------------------------------------------- 0:00 - 방향도함수 6:38 - Gradient가 제일 가파른 방향인 이유!!