↑: [[G検定に関する知識]] - 複数の変数を持つ関数で、1つの変数だけを動かしたときの傾き（他の変数は定数とみなす） - 微分：1変数関数の傾き（例：f(x)=2x²+5x → f'(x)=4x+5） - 偏微分：多変数関数の傾き（例：f=5x³+2xy²+1 をxで偏微分→15x²+2y²） - ニューラルネットの学習 = 損失関数を各パラメータで偏微分してパラメータを更新する作業 - cf. [[線形代数]], [[AIに必要な数理・統計知識]] - 計算例：f(x,y)=x²y+3xy²+2 → ∂f/∂x=**2xy+3y²**（yを定数扱い。3xy²の項はy²が係数として残り3y²。6xyとするのは誤り）、∂f/∂y=x²+6xy - 多層の合成関数の勾配は[[連鎖律]]により誤差逆伝播法で効率的に計算される