딥러닝을 위한 기초 수학

딥러닝을 하기 위해서는 기초수학에 대한 지식이 함양되어 있으면 좋다.

 

인공지능의 연산과정에서 수학을 사용하고 있기 때문이고

 

이번 포스팅에서는 많은 정보를 담을 수는 없어서 예전에 다른 곳에 정리해뒀던 내용만 담고자 한다.

 

장황한 설명보다는 함수의 정의와 그래프 형태 중심으로 포스팅하였다.

 

 

1. 일차함수 

 

y = ax+b (a≠0)

 

 

2. 이차함수

 

y = ax² (a≠0)

 

 

 

 

 

3. 미분의 정의(순간 변화율과 기울기)

 

f'(x) = x가 0으로 한없이 다가갈 때 y의 변화량을 x의 변화량으로 나누어 기울기를 구하는 것

 

 

 

 

 

 

4. 편미분

 

여러가지 변수가 식 안에 존재할 때 원하는 변수를 선택적으로 미분

 

f(x,y) = x²+yx+a (a는 상수),   

 

f'(x,y) = 2x+y : f를 x에 관해 편미분 한 결과

 

 

 

 

5. 지수와 지수함수

 

변수 x가 지수 자리에 있는 경우

 

 

 

 

6. 시그모이드 함수

 

지수함수 밑의 값이 자연상수 e인 함수

 

 

 

7. 로그와 로그함수

 

지수함수와 역함수 관계로서 y = x에 대칭인 그래프