※시간이 충분하지 않아 필기로 정리한 내용을 아직 블로그 글로 옮기지 못해 이미지로 공유하는점 양해부탁드립니다.

아래 내용의 키워드는 다음과 같습니다.

 

Keywords: 극대, Local Maxima, 극소, Local minima, Hessian matrix determinant, 극값, local extremum

 

 

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아래 내용의 키워드는 다음과 같습니다.

 

Keywords: 곡면에 대한 접평면 (tangent plane), 두 곡면의 교선에서 접선과 법평면, 매개변수 함수로 주어진 곡선에서 접평면과 법선, 곡면의 법선과 직선의 교각, 한 점에서 서로 접하는 곡면

 

 

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아래 내용의 키워드는 다음과 같습니다.

 

Keywords: 곡선, curved line, 접선, tangent line, 법선, normal line, perpendicular line, 평면, plane, 접선의 방정식, 법평면, normal plane, 곡선에서의 접선의 방정식, 법평면에서의 접선의 방정식

 

 

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아래 내용의 키워드는 다음과 같습니다.

 

Keywords: gradient, 경도, directional derivative, 방향 도함수, direction of steepest ascent, 

 

 

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아래 내용의 키워드는 다음과 같습니다.

 

Keywords: 고계 편도 함수 (higher-order partial derivative), 전미분(total derivative), 합성함수(composite function) 미분법, 동차함수(homogeneous function)의 미분법, 음함수(implicit function) 미분법

 

 

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아래 내용의 키워드는 다음과 같습니다.

 

Keywords: 다변수 함수 정의, 이변 함수의 극한, 미분가능성

 

 

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석사시절 매번 딥러닝관련 논문을 읽을 때 "그냥 그런 느낌이겠구나"하고 넘어가는 습관이

연구자로써 치명적일 수 있겠다고 생각했습니다.

 

그리고, 천재들 만큼 머리가 좋은 것도 아니기 때문에

한 번 배운 내용을 오랜 시간 기억할 수 있는 편도 아니었습니다.

 

그래서 정말 기초지만 관련개념들을 기록하고 나중에 찾아봤을 때

금방 이해할 수 있겠금 정리해놓자라고 생각했고,

 

그 시작으로 통계학과, 다변수 미적분 내용을 정리하기로 했습니다.

통계학과 다변수 미적분은 딥러닝 뿐만 아니라 데이터 사이언스에서도 굉장히 기본이 되는 개념이기 때문에

정리해두면 여러므로 도움이 될 것이라 판단했습니다.

 

그래서, 다변수 미적분이라는 카테고리를 만들고 관련 개념들을 다룰예정입니다.

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