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Gradient 어떤 다변수 함수 $f(x_{1}, x_{2},,...,x_{n})$가 있을 떄, $f$의 Gradient는 아래와 같이 정의됨. $$\bigtriangledown f = \begin{pmatrix} \frac{\partial f}{\partial x_{1}}, & \frac{\partial f}{\partial x_{2}}, & ..., & \frac{\partial f}{\partial x_{n}} \end{pmatrix}$$ Gradient는 위 식과 같이 각 변수로의 일차 편미분 값으로 구성되는 벡터이다. 이 벡터는 $f$의 값이 가장 가파르게 증가하는 방향을 나타냅니다. 벡터의 크기는 증가의 기울기(가파른 정도)를 나타낸다. Ex) $f(x_{1},x_{2})=5x_{1}+8x_..