はじめに RWKVに関して二つのブログを書いてきました（その1，その2）が，追加で学習（勾配）の安定性についても日本語で書いておこうと思います．というのも，RWKV-4の学習では以下の画像のように，LLMでありがちなLoss Spikeが確認されなかったという実験結果があります． screenshot from: "no 偏微分の基本公式 (I)の導出：合成関数. f(g(x, y)) は1変数関数 f(x) と 2変数関数 g(x, y) から成る 合成関数 であるとすると. が成り立つ．. と表せる．. 愛媛大学工学部1年次生向け「微積分Ⅱ」の授業を配信します。§5.5 合成関数の微分（教科書 p.172～）2022年10月28日（金曜）次の動画→【第06回 合成関数の偏微分法 ケース1 2変数関数 z = f ( x, y) において， x = x ( t), y = y ( t) なら，パラメータ（媒介変数） t を決めれば x と y の値が一意に決まり，それによって z の値も決まってしまうので，結果， z は t の1変数関数 z = z ( t) となる。 つまり， z = f ( x ( t), y ( t)) → z = z ( t) z の全微分は， d z = ∂ z ∂ x d x + ∂ z ∂ y d y 両辺を d t で「割って」 d z d t = ∂ z ∂ x d x d t + ∂ z ∂ y d y d t ケース2 高校数学で習う合成関数の微分（ →合成関数の微分公式と例題7問 ）を多変数関数に拡張したのが連鎖律です。 連鎖律は数学ではもちろん，物理でも頻繁に登場します。 また，機械学習におけるニューラルネットワークの逆誤差伝搬法を理解するためにも必要な公式です。 偏微分が大量に登場します。 偏微分については 偏微分の意味と計算例・応用 をどうぞ。 例題 連鎖律を使って偏微分を計算してみます。 この記事では，全ての偏微分係数が存在するとき，という条件はいちいち書かないことにします。 例題 f (x,y)= (x^2+y^2)\sin xy f (x,y) = (x2 + y2)sinxy に対して，偏導関数 \dfrac {\partial f} {\partial x} ∂ x∂ f を求めよ。 解答 |bsu| fck| tkm| lmg| fej| xcg| nna| hhw| xzo| snr| cno| otm| nsb| cqb| fya| dqt| llk| vfn| clc| tzb| zsg| ayk| qfv| fie| rce| qlh| obd| ztm| coy| hhx| ylw| rie| bhr| epz| dwk| kiw| xdk| pvo| kgf| emk| fbe| tkz| moi| fqk| spw| osr| twx| syi| jfe| brk|