derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning ゼロつく 2 p.28 を掘り下げる。関数 $f: \R^m \to \R^n $ を成分で表示すると、$x = (x_1, \cdots, x_m)$ として\begin{align*} f(x) = (f_1(x_1, \cdots, x_m), \cdots, f_n(x_1, \cdots, x_m)) \end{align*}と書ける。更に $g: \R^n \to \R^1$\begin{align*} g(y) = g(y_1, \cdots, y_n) \end{align*}がある時、合成$ g \circ f$ について\begin{align*} (g \circ f)(… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2021%2F11%2F07%2F001902" title="Repeat ノードの勾配 - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2021-11-07 00:19:02 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2021/11/07/001902 1.0 100%