第一原理からの多変数微分積分
線形層は入力ベクトルxを重み行列Wに通し、それからバイアスbを加える（バイアスがある分、厳密には線形にシフトを加えたアフィン写像だが、MLでは慣例的に線形層と呼ぶ）。フォワード計算は短い：z = Wx + b。訓練には逆方向の計算も必要で、損失がすべての入力、すべての重み、すべてのバイアスに対してどう変化するかを求める。
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▶ 線形層を通る勾配