자코비안 메트릭스

미분을 하는데 네가지 경우가 있다.

 

1. 스칼라함수를 스칼라변수로 미분하는경우

2. 스칼라함수를 벡터변수로 미분하는경우

3. 벡터함수를 스칼라변수로 미분하는경우

 

4. 벡터함수를 벡터변수로 미분하는경우

행이 함수, 열이 변수를 나타낸다.

즉 1행 1열은 1번째함수를 1번째 변수로 편미분한값

2행 1열은 2번째함수를 1번째 변수로 편미분한값,

1행 2열은 1번쨰 함수를 2번째 변수로 편미분한 값을 뜻한다.

 

 

* 출처 

강의 : 패스트캠퍼스 - 수학적으로 접근하는 딥러닝

논문 : https://arxiv.org/pdf/1802.01528.pdf