[딥러닝] 1-3강. 그라디언트가 왜 가장 가파른 방향을 향할까? #방향도함수 #directional_derivative
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: Legend 13 & TTT 도강하기 🙄 • 혁펜하임의 "면접의 신" --------------------------------------------- 0:00 - 방향도함수 6:38 - Gradient가 제일 가파른 방향인 이유!!
![[딥러닝] 1-4강. 선형 회귀에서 "선형"의 찐의미](https://i.ytimg.com/vi/qvLOauLWsfo/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLD_c1-cs8uxjOBvJ7-MdIOD1LET4w)
▶︎
[딥러닝] 1-4강. 선형 회귀에서 "선형"의 찐의미

▶︎
방향도함수의 기하학적 의미와 뜻 #다변수미적분학 6강
![[딥러닝] 1-2강. 경사 하강법 vs Newton's method | 선형 회귀 풀이](https://i.ytimg.com/vi/CNGkMEZ4R9A/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLAYN78UMHbFNSwFSOggxGZTYSd3Mg)
▶︎
[딥러닝] 1-2강. 경사 하강법 vs Newton's method | 선형 회귀 풀이

▶︎
260622 미적분 실전 19회

▶︎
Chapter 11: Taylor Series | The Essence of Calculus
![[딥러닝] 5-1강. 스칼라를 벡터로 미분 | 10분 투자로 평생가는 실력!](https://i.ytimg.com/vi/JYOA2zNL9bw/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLCdf5HgRXRzdM0bCV180TJCPoCGKw)
▶︎
[딥러닝] 5-1강. 스칼라를 벡터로 미분 | 10분 투자로 평생가는 실력!
![[Vector Calculus Ep.1] Gradient points to the direction of greatest slope.](https://i.ytimg.com/vi/nma8R7sMuv0/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLAzacdZObbXYH6J0tlVwtp9aifbcA)
▶︎
[Vector Calculus Ep.1] Gradient points to the direction of greatest slope.

▶︎
그래디언트 벡터의 의미
![[미적분학] 13.6 방향도함수와 기울기벡터 (Part1. 방향도함수 정의)](https://i.ytimg.com/vi/Df_cnC_Xn-M/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLAVlgos3rraCnSipeWyPJ_FXoEq3A)
▶︎
[미적분학] 13.6 방향도함수와 기울기벡터 (Part1. 방향도함수 정의)
![[Easy! 딥러닝] 2-4강. 경사 하강법 (Gradient Descent) | step by step 으로 차근차근 알아보기](https://i.ytimg.com/vi/HM6Ym0SUew0/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLBAcsuVh8Fm6twfJ_NpWp1AxxOelg)
▶︎
[Easy! 딥러닝] 2-4강. 경사 하강법 (Gradient Descent) | step by step 으로 차근차근 알아보기

▶︎
LLM 설명 (요약버전)

▶︎
"차라리 혼자가 편해요." 대가들이 말하는 전국민 은둔 시대의 결말ㅣ지식인초대석: 합석 EP.8 (서은국 X 유성호)
![[Easy! 딥러닝] 5-2강. 역전파(Backpropagation) 세상에서 가장 쉬운 설명!](https://i.ytimg.com/vi/MM-mXxI3t4s/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLBtBzLmUTnkr4xXj06quip4GmlR3A)
▶︎
[Easy! 딥러닝] 5-2강. 역전파(Backpropagation) 세상에서 가장 쉬운 설명!
![[Easy! 딥러닝] 3-3강. mini-batch GD & 배치 크기를 무작정 키우면 안 되는 이유](https://i.ytimg.com/vi/WsdTEBlCQQ8/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLCN4pKT8Izllo5U-X_JJJWi-QIvKg)
▶︎
[Easy! 딥러닝] 3-3강. mini-batch GD & 배치 크기를 무작정 키우면 안 되는 이유

▶︎
3-Hour Serene Yellow & Orange Gradient - Uplift and Relax Your Space

▶︎
40Hz Binaural Gamma Waves - Ultra Deep Concentration

▶︎
14: Directional Derivatives and Gradient - Valuable Vector Calculus

▶︎
College Calculus - What is a gradient vector?

▶︎
잘되는 아이들 주변에는 꼭 ‘이런 어른’들이 있습니다 ㅣ Ep. 사람산책 14

▶︎
