제1원리에서 출발하는 다변수 미적분
일변수 미적분은 하나의 직선 위에서 펼쳐졌습니다. 그러나 기계학습은 그렇지 않습니다. 신경망의 가중치, 임베딩, 그래디언트는 각각 고차원 공간의 한 점, 즉 Rⁿ의 원소입니다. 다행히 평면 R²에서 익힌 기하학은 거의 그대로 옮겨집니다. 벡터는 여전히 원점에서 뻗어 나가는 화살표이며, 길이와 각도, «다른 벡터 위로 드리우는 그림자»도 모두 그대로 의미를 가집니다. 다만 더는 눈으로 그릴 수 없을 뿐입니다.
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▶ 벡터와 Rⁿ의 기하학