ディープラーニングのための数学勉強結果 ディープラーニングのための数学勉強結果「合成関数の微分、関数の最小値」
本シリーズでは、以下の本に沿って数学を解説している。前回は、微分の基本を解説した。微分とは導関数を求めること、導関数はある点における接線の傾きを求めることだ、ということを説明してきた。また、幾つか導関数をカンタンに求める公式と、微分の線形性...
ディープラーニングのための数学勉強結果 ディープラーニングのための数学勉強結果 ディープラーニングのための数学勉強結果「微分の基本」
本シリーズでは、以下の本に沿って数学を解説している。前回は、ベクトルについて解説を行った。ベクトルとは、通常の数ではなく、向きと大きさを持つ量だった。イメージは2次元や3次元であればしやすいが、なかなか4次元以上となると難しい。とはいえ、同...
ディープラーニングのための数学勉強結果 ディープラーニングのための数学勉強結果「ベクトル」
本シリーズでは、以下の本に沿って数学を解説している。前回は、数列、漸化式、シグマ記号について解説をしてきた。特にシグマ記号は頻繁に出てくるし、慣れないと厄介なので、繰り返し使って感覚を身に付けていこう。前回の記事は以下。さて、今回はベクトル...
ディープラーニングのための数学勉強結果 ディープラーニングのための数学勉強結果「数列、漸化式、シグマ記号」
前回から、以下の本の解説を行っている。要するに、ニューラルネットワークの理解をするための数学の解説だ。初回は、関数についてざっと解説を行った。以下の記事だ。今回は、数列周りを解説していこう。数列まずはこいつから。数列とは、単純に数の列のこと...
ディープラーニングのための数学勉強結果 ディープラーニングのための数学勉強結果「ニューラルネットワーク、関数」
最近、引っ越しをした。その時の掃除で、以下の本が発掘された。読んだ記憶がなく、折角なので勉強していくことにした。今回から、その勉強結果をまとめていこうと思う。本の目次から、メインはニューラルネットワークのようだ。そして、ニューラルネットワー...
講座系 【備忘録】平成29年度秋 応用情報 午前の計算問題
過去に進むにつれて、やはり重複する問題が増えるせいか、だんだんと問題を解くスピードが速くなってきた。知識は知っているかどうかでぱっと答えられるので、いかに計算にかける時間を減らすか、というのも一つのポイントだろう。是非、時間を測って解くよう...
講座系 【備忘録】平成30年度春 応用情報 午前の計算問題
今回解説する分の問題を解いてて、気づいたことがある。なんと、表現の違いを無視すれば、数字まで全く同じの計算問題が出ることがあるのだ。実際、今回の解説範囲の中で、いくつかすでに解説したことのある問題が出てきている。そこについては、解説済みの部...
講座系 【備忘録】平成30年度秋 応用情報 午前の計算問題
過去問を解いていて思ったのだが、案外厳密な知識がなくても解ける問題が多い。ただ、たまに知らないと太刀打ちできない問題もあるので、ぱっと見で解けるかどうかの判断も重要なのかな、と。捨てる問題を一瞬で見極められれば、一旦飛ばして別の問題に進むこ...
講座系 【備忘録】平成31年度春 応用情報 午前の計算問題
前回、令和元年度秋の応用情報午前の計算問題解説を書いた。そのまま、過去に向かって解説していくこととしよう。というわけで、今回の解説対象は「平成31年度 春季 応用情報技術者試験 午前」の計算問題だ。前回と同じく、かなりの長さになると思うので...
講座系 【備忘録】令和元年度秋 応用情報 午前の計算問題
最近、応用情報の復習をしている。正直、知識問題は覚えるだけなので特に解説することもないと思う。しかし、計算問題はしっかり意味を理解しておかないと本番で計算ができない。というわけで、今回から応用情報の計算問題をひたすら解説していく。基本的に1...