ためしに、x=10でやってみると、1000(10の3乗)で、微分の結果が300(3×10の2乗・・微分の公式)になりますから・・、あってます。微分は、よくグラフなんかで傾きとか勾配とか呼ばれます。同じように、ディープラーニングの学習でも「どこくらい増減させるか」を決めるのに、微分の計算値を使っているということらしいです。微分を行列でやってみるとイメージがわく実際には上記みたいに、ひとつだけの値を求めるということはあまりなくて、INPUTの「x」は行列データになり、微分のプログラムもこんな感じになります。grad行列を扱いやすいように「numpy」を使ってます。ループをすっきり書こうとして「np.nditer」なんかを使っているのと、行列データをひとつずつ取り出して微分計算をしているので複雑に見えますけど、基本やっていることは上記のひとつの値の場合と一緒です。ためしに、インプットを行列でやってみると。300.00000001]みたいに行列ででてきます。ディープラーニングの勾配も考え方は同じ??実は。ディープラーニングの学習でいう「勾配」も、つまるところ、さっき計算したみたいな「微分した結果の集まりのこと」らしいです。=関数」の部分に、ニューラルネットワークのモデル部分である「入力データに対して計算を適用してロス率をもとめる関数」をはめ込めば、ディープラーニングのパラメータを更新するために必要な「勾配」を求めることができる。いうことではないかと思いました。Backpropagation)」という、もっと難しいアルゴリズムを使うと書いてあります。このサイトとかでもそうです。fresopiya.comでも、説明をよーく見ると、誤差逆伝播法の説明の前に微分の「連鎖律」を説明されていて。連鎖律とは、複数の関数によって構成される関数の微分は、それぞれの関数の微分の積によって表すことができるといった性質のことです。後ろの方には各重みパラメータに関する損失関数の勾配を、連鎖律を利用して求めるとか出力から入力側に向かって順に学習パラメータを更新していくことから、誤差逆伝播法と呼ばれ、各パラメータの偏微分の計算を効率化します。