陰関数微分

第一原理からの1変数微分積分

時々yはきれいなy = f(x)として与えられません。代わりに円x² + y² = 25のように方程式に絡め込まれています。陰関数微分を使えば、ほどかずに傾きdy/dxを見つけられます。

全体の動きは1つの仮定に基づきます:yをxの(隠れた)関数として扱う。それから方程式の両辺をxについて微分します。yの項を微分するたびに、連鎖律がdy/dxの因子を付加します、yがxに依存するからです。

壁に立てかけられたはしごが滑り始めるのを想像してください。足元が外側に滑るにつれて、上部は下に滑ります。水平位置 x と垂直位置 y は、はしごの固定された長さによって固定され、一緒に 変化します。一方をもう一方の式として解くことはありませんが、それでもそれらの変化率を関連付けることができます。陰関数の微分はまさにそれを行い、y を単独で解きほぐすことなく、x と y を結びつける方程式を微分します。

機械学習における位置づけ陰関数微分は偏微分(次のコース)への入り口です:一部の変数を固定し、1つについて微分する。また現代MLの陰関数層と平衡モデルを動かし、そこでは出力が明示的な公式ではなく方程式で定義され、その方程式を通して微分して勾配を得ます。
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