Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2019_G検定対策_数学講座03_微分/20190125_JDLA_G_Math_3
Search
ITO Akihiro
January 25, 2019
Technology
0
14
2019_G検定対策_数学講座03_微分/20190125_JDLA_G_Math_3
G検定対策社内数学講座
--
微分
関数の"ある点"における傾きを求める
ITO Akihiro
January 25, 2019
Tweet
Share
More Decks by ITO Akihiro
See All by ITO Akihiro
【NoMapsTECH 2025】AI Edge Computing Workshop
akit37
0
540
【NoMapsTECH 2025】AI Tech Community Talk
akit37
0
240
エンジニア目線でのテスラ
akit37
0
52
「重鎮問題」について(軽めに)
akit37
0
65
Software + Hardware = Fun++
akit37
0
30
基本的に "リモートしかない" ワーク/20231128_KBS_LT
akit37
1
23
3つの先端技術が コミュニティ軸で融合した話。/20230615_CMCMeetup
akit37
0
19
Bootleg_越境してみたときのアウェイ感。/20230328_CMCMeetup
akit37
0
25
始まりは2017年のG検定。/20221026_AITable
akit37
0
19
Other Decks in Technology
See All in Technology
ヘンリー会社紹介資料(エンジニア向け) / company deck for engineer
henryofficial
0
380
Behind Postgres 18: The People, the Code, & the Invisible Work | Claire Giordano | PGConfEU 2025
clairegiordano
0
130
スタートアップの現場で実践しているテストマネジメント #jasst_kyushu
makky_tyuyan
0
130
GraphRAG グラフDBを使ったLLM生成(自作漫画DBを用いた具体例を用いて)
seaturt1e
1
150
事業開発におけるDify活用事例
kentarofujii
5
1.4k
様々なファイルシステム
sat
PRO
0
240
組織全員で向き合うAI Readyなデータ利活用
gappy50
0
210
パフォーマンスチューニングのために普段からできること/Performance Tuning: Daily Practices
fujiwara3
2
120
.NET 10のBlazorの期待の新機能
htkym
0
110
Kubernetes self-healing of your workload
hwchiu
0
520
AI時代におけるデータの重要性 ~データマネジメントの第一歩~
ryoichi_ota
0
710
ソースを読む時の思考プロセスの例-MkDocs
sat
PRO
1
170
Featured
See All Featured
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
658
61k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.4k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
130k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
15k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
27
2.1k
Designing for Performance
lara
610
69k
Transcript
微分 〜関数の”ある点”における傾きを求める〜 Jun. 2019 created by ITO Akihiro
まずは、最小二乗法 y x y x
y x すべての点からの距離が最短(=誤差が最小)となる直線 単純に距離の和をとると +/-で相殺されてしまうので二乗和をとる ⇒ 最小二乗法 y x L1 L2 L3
L4 L5 L7 L6 L8 L9 L10
x f(x) ❓ y x 微分
a a+h h f(a+h) f(a) y x
a a+h h f(a+h) f(a) y x
h f(x+h) f(x) x x+h y x
None
None
偏微分 y x z 現実世界での誤差関数は複雑だが、二次元に落 として考えればシンプルに計算できる。 例えば、三次元の関数なら、グラフをある面で切っ て、真横や真上から見れば、二次元の関数にな る。これに対して微分すればよい。 つまり、特定のどれか1つの変数だけに着目して
微分する。 これが、偏微分。
None
None
局所解と最適解 y x w local 局所解 w optimal 最適解 最適解を見つけるには基本的に
勾配降下法を使うが、 局所解に嵌まり込んでしまい、 最適解に辿り着けなくなる場合がある。 このリスクを少なくするために、 確率的勾配降下法 (SGD:Stochastic Gradient Descent) 等を用いる。