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AI를 위한 필수 수학
book

AI를 위한 필수 수학

by 할라 넬슨, 안민재
August 2024
Beginner to intermediate
640 pages
14h 53m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from AI를 위한 필수 수학
123
Chapter 3 -
데이터에 함수를 최적화시키는 방법
그림
3-13
구간
[-
1
,
6
]
에서 함수
f
(
w
)
=
3
+
(
0
.
5w
-
2
)
2
의 최솟값은 임계점인
w
=
4
에서 나타나고 그 값은
3
이다.
임계점에서 미분 값은
0
이며 수평인 접선을 그릴 수 있다.
w
=
4
에서
f
(
w
)는 최솟값을 갖는다.
경계점은
-
1
6
이므로 이 점에서 함수의 결괏값을 계산해보자.
f
( -
1
)
=
3
+
(
0
.
5
(-
1
)
-
2
)
2
=
9
.
25
f
(
6
)
=
3
+
(
0
.
5
(
6
)
-
2
)
2
=
4
결괏값을 비교해보면
f
(
6
)
<
f
(-
1
)
이기 때문에
-
1
에서는 최솟값이 아니다. 따라서
w
=
6
점과 구간 안의 임계점이 서로 경쟁하게 될 것이다. 임계점을 찾기 위해 구간
[-
1
,
6
]
에서 도함
수를 찾아보자.
f
'
(
w
)
=
0
+
2
(
0
.
5w
-
2
)
*
0
.
5
=
0
.
25
(
0
.
5w
-
2
)
이 도함수가
0
이 될 때의
w
가 임계점이 될 것이다.
0
.
25
(
0
.
5w
-
2
)
=
0
을 계산하면
w
=
4
며 이 점이 바로 임계점이다. 이제 우리의 목표인 최솟값을 찾기 위해 이 점에서의 함수 값을
계산하면
f
(
4
)
=
3
+
(
0
.
5
(
4
)
-
2
)
2
=
3
이다. 결과적으로
f
(
6
)
f
(
4
)
를 비교하면
f
(
4
)
더 작으므로 최솟값은
3
이며 그때의
w
값은
4
다.
선형 대수 식의 ...
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