뉴턴 방법1 [벡터 미적분학] 고계도함수와 헤시안 행렬 (Higher-Order Derivative & Hessian matrix) 지금까지는 gradient를 다룰 때 first-order derivative만 다루었다. 이번 챕터에서는 higher-order derivative에 대해 알아본다. 1. Hessian Hessian은 모든 2차 편도함수의 모음이다. f(x,y)를 두 번 연속적으로 미분 가능할 경우 다음과 같고, 이 때 Hessian matrix는 다음과 같이 표현할 수 있다. (Symmetric 하다.) 이 Hessian matrix를 m x n 차원으로 확장하면 다음과 같다. Remark) f의 vector field가 다음과 같다면, Hessian은 m x n x n 의 tensor 형태이다. 2. Newton method in optimization 근사하는 추정함수를 다음과 같이 Taylor expansion.. 2023. 6. 5. 이전 1 다음
