第一原理からの多変数微分積分
1変数の微分積分は直線上にあった。機械学習はそうではない。ニューラルネットワークの重み、埋め込み、勾配：それぞれが高次元空間Rⁿの1点です。良い知らせは、平面R²で知っている幾何がほぼそのまま当てはまることです。ベクトルはやはり原点からの矢印；長さ、角度、「他のベクトルへの影」はすべて意味を持ちます。描けなくなるだけです。
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ ベクトルとRⁿの幾何