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「勾配降下法」
本シリーズでは、以下の本に沿って数学を解説している。 前回は微分編第三回、多変数関数の微分について解説した。 多変数関数については、その独立変数の一つに着目し、それ以外を定数として見なして微分する偏微分という方法を使う...
ニューラルネットワーク
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「多変数関数の微分」
本シリーズでは、以下の本に沿って数学を解説している。 前回は微分編2回目ということで、合成関数の微分と、関数の最小値に関する原理を説明した。 各種公式だったり、記号なんかも出てきたが、理解できただろうか。 特に記...
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...
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...
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...
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...
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...
自然言語処理学習結果自然言語処理勉強結果「単語の分散表現」
前々回、単語の意味理解の一つとして、コーパスを利用して共起語に着目する手法を解説した。 これは、次元が大きくなりすぎるという問題点があり、それをなんとか削減したかった。 今回は、そんな問題点を回避するために、前回解説したニ...
自然言語処理学習結果自然言語処理勉強結果「ニューラルネットワーク」
前回まで、自然言語処理における単語の意味理解について解説していた。 今回もその手法の一つ…ではない。 というのも、それを解説するために、また機械学習に戻らなければいけない。 今回は、機械学習におけるニューラルネッ...