[딥러닝수학] 최적화(2)

book title : 머신러닝, 딥러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬
pages : 223 ~ 226
key concepts :

• 경사도벡터(gradient) $\nabla$$f($x*$)$
  • 중요한 성질(1)
    • $f($x$*)$ = c인 표면의 초접평면(hyper tangent plane)에 수직
    • 초접평면 : 모든 차원에 존재하는 평면
    • 함수 표면 : 함숫값이 모두 같은 면
    • 이변수 함수에서는 이 함수 표면이 바로 등고선

질문

• 등위면은 뭘까?
  : 공간 내의 점 x, y, z에서 퍼텐셜을 ψ＝∫(x, y, z)로 하면 α ψ＝contst의 면, 즉 퍼텐셜이 같은 면. 등위면(等位面)이라고도 한다.(이란다...)
  : 아마 함수값이 같은 건데 3차원이다 보니 면으로 형성되는 게 아닌가 싶다.