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学习目标：建立导数作为变化率的几何直观理解，掌握偏导数和梯度向量的概念，深入理解链式法则的计算方法和几何意义，学会多元函数的导数计算和可视化，为神经网络反向传播算法的理解奠定坚实的微积分基础。

想象你正站在一座山顶，想要找到下山的最快路径。你环顾四周，发现不同方向的斜坡陡峭程度各不相同。向北可能是缓坡，向东可能是陡坡，而向东南方向可能是最陡峭的下坡路径。

这个"寻找最陡方向"的过程，正是梯度（Gradient）概念的生动写照。在深度学习中，神经网络就像一个复杂的多维地形，而梯度下降算法则像一个智能登山者，总是沿着最陡的下坡方向前进，最终找到"损失函数"这座山的最低点。

导数（Derivative） 是理解函数变化规律的数学工具，它告诉我们函数在某点附近如何变化。梯度则是导数概念在多维空间的推广，它不仅告诉我们函数如何变化，还指明了变化最剧烈的方向。

掌握导数和梯度的直观理解，你就掌握了神经网络"学习"过程的数学本质。

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14.1 导数的几何直观：从斜率到变化率

> 导数的本质：瞬时变化率的精确测量

导数不是抽象的数学符号，而是对现实世界变化现象的精确描述。当我们说一个函数在某点的导数是3，意味着在这个位置，函数值正以每单位输入变化3个单位的速度增长。

在日常生活中，导数概念无处不在：</