Türev, bir fonksiyonun her noktadaki değişim hızını gösterir.
Türev, optimizasyonda grafiğin en alçak noktasını bulmak için kullanılır.
Gradyan, çok değişkenli fonksiyonların kısmi türevlerinden oluşan vektördür.
Gradyan, en hızlı artış yönünü gösterir ve optimizasyonda tercih edilir.
Jacobian matrisi, çok değerli fonksiyonların çıktılarının gradyanlarını matris halinde birleştirir.
Jacobian matrisi, uzaydaki deformasyonları (ölçekleme, dönme) ve tersinirliği belirlemek için determinantı kullanır.
Hessian matrisi, fonksiyonun ikinci türevlerinden oluşan matristir ve eğriliği tanımlar.
Hessian, Newton yöntemleri gibi optimizasyon tekniklerinde eğrilik bilgisini kullanarak hızlı yakınsama sağlar ancak hesaplama maliyeti yüksektir.
Get notified when new stories are published for "Hacker News 🇹🇷 Türkçe"