2025-12-17

ディープラーニングで微分が必要な理由は？（線形代数と関係ある？）

ディープラーニングで微分が不可欠な理由を開発者視点で解説。線形代数と非線形関数が組み合わさったモデルにおいて、微分は誤差を減らす方向を示すコンパスとして機能し、勾配降下法と逆伝播を通じて効率的に学習を進めます。微分がどのようにパラメータを調整し、非線形性による複雑さを解決するかを段階的に説明します。