• MIT_Single_Variable_Calculus
       [[연쇄법칙,chain_rule]]
• 공학수학2_복소해석
       chain rule ([[연쇄법칙,chain_rule]])
• 기울기벡터,gradient_vector
       이다. [[연쇄법칙,chain_rule]]을 써서
• 로그함수,logarithmic_function
       [[연쇄법칙,chain_rule]]을 고려하면
• 미분,derivative
       See [[연쇄법칙,chain_rule]]
• 미분,differentiation
        [[연쇄법칙,chain_rule]]
       [[음함수,implicit_function]]를 '''미분'''할 때 [[연쇄법칙,chain_rule]]을 사용.
• 방향도함수,directional_derivative
       $f$ 가 연속인 편도함수를 갖는다고 가정하고, [[연쇄법칙,chain_rule]]을 이용하면
       [[연쇄법칙,chain_rule]]을 적용하면
       [[연쇄법칙,chain_rule]] 언급됨.
       [[연쇄법칙,chain_rule]]을 쓰면,
• 신경망,neural_network
       parameter를 update하기 위해 [[역전파,backpropagation]](writing) algorithm을 주로 쓴다. 이건 NN에서 [[기울기하강,gradient_descent]]을 [[연쇄법칙,chain_rule]]을 써서 단순화시킨 것에 지나지 않는다. ... 마지막 decision_layer에서 (우리가 실제로 원하는) target output과 (현재 네트워크가 만든) estimated output끼리의 [[손실함수,loss_function]]를 계산하여 그 값을 [[최소화,minimization]]하는 방식을 쓴다.
• 야코비안,Jacobian
        [[연쇄법칙,chain_rule]]
       x,y,u,v가 모두 t의 함수라면 [[연쇄법칙,chain_rule]]에 따라
• 엔트로피,entropy
       See [[연쇄법칙,chain_rule#s-5.1]]
• 여러가지미분표와적분표
       연쇄법칙 - [[연쇄법칙,chain_rule]]
• 역함수,inverse_function
       [[연쇄법칙,chain_rule]]으로 생각하면
       합성함수 미분법은 "미분가능한 함수 $y=f(x)$ 와 $z=g(y)$ 의 [[합성함수,composite_function]] $z=g(f(x))$ 는 미분가능하고 $\frac{dz}{dx} = \frac{dz}{dy} \frac{dy}{dx}$ 이다."를 뜻한다. 이 법칙을 고차원에서 [[연쇄법칙,chain_rule]]이라 부르는 이유는 제 10장에서 밝힌다.
• 전류,electric_current
       [[연쇄법칙,chain_rule]]에 의해 (전하 당 일) × (시간 당 전하) = ([[전압,voltage]]) × ('''전류,current''')
• 전위,electric_potential
       이고 [[편미분,partial_derivative]]의 [[연쇄법칙,chain_rule]]에 따르면
       [[편미분,partial_derivative#s-4]]의 [[연쇄법칙,chain_rule#s-2]]에서
• 정보,information
       see [[연쇄법칙,chain_rule#s-5]]
       [[연쇄법칙,chain_rule]] 참조.
• 조건부상호정보,conditional_mutual_information
       chain rule이 있음. curr goto [[연쇄법칙,chain_rule#s-5]]
       Mutual information also satisfy a chain rule([[연쇄법칙,chain_rule#s-5.2]]):
• 조건부확률,conditional_probability
       [[연쇄법칙,chain_rule]]
• 치환적분,integration_by_substitution
       미분의 [[연쇄법칙,chain_rule]]에 대응.
• 퍼셉트론,perceptron
       다차원 입출력 사이의 관계를 다루는 문제는 간단하지 않음 - [[오차역전파,error_backpropagation]] { 오차역전파 알고리즘 1986년 Nature. 데이비드 러멜하트David Rumelhart, 제프리 힌튼Geoffrey Hinton, 로날드 윌리엄스Ronald Willams } 알고리즘으로 해결. 오차(loss)([[손실함수,loss_function]]?)를 정의하고 [[기울기하강,gradient_descent]]법으로 매개변수를 계산/갱신. [[연쇄법칙,chain_rule]] 등장.
• 편미분,partial_derivative
       = [[연쇄법칙,chain_rule]] =
• 함수,function
       미분법은 [[연쇄법칙,chain_rule]]

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