本のメモ

読んだ本の内容をメモしていきます。たまに数式が読み込めないことがあるので、その時にはリロードしてみてください。

数学

【これならわかる深層学習入門】Chapter2を読みました 1

ちょっと忙しかったので久しぶりの更新。 www.kspub.co.jp Chapter2 機械学習と深層学習 2.1 なぜ深層学習か? [p.6] [参考 2.1 ] ノーフリーランチ定理 → 特化してチューニングしたアルゴリズムには勝てない。汎用アルゴリズムは存在しないが、我々が解きた…

【これならわかる深層学習入門】 Appendix B を読みました

www.kspub.co.jp Appendix B 変分法 [B.1] 汎関数 [p.328] 汎関数とは、関数を変数として関数を数値に写像するもの。 →初めはだいたいこの理解でいいかな。ここの説明に近い。 [B.2] オイラー・ラグランジュ方程式 [p.329] 次のような と に依存する汎関数 …

【これならわかる深層学習入門】Appendix Aを読みました

www.kspub.co.jp Appendix A 確率の基礎 [A.1] 確率変数と確率分布 [p.318] 確率と確率分布のはなし。離散確率変数と連続確率変数は区別しない。 [p.319] [例A.1カプセルの中のコインの例]で同時確率分布(joint probability distribution)を定義。 周辺化 [p…

【これならわかる深層学習入門】Chapter1を読みました

www.kspub.co.jp Chapter1 はじめに ここには、この本の基本的な読み方が書いてある。 簡単なまとめ [p.1] [図1.1本書の構成]には章の流れが書いてある。 →付録A,Bから始まってるがここから読んだ方がいいのかな? [p.2] 数学的記法の注意点。 ・ベクトルは…

【これならわかる深層学習入門】を読み始めます

記念すべき第一冊目。 機械学習の本といえば、講談社の機械学習プロフェッショナルシリーズ(MLP)が有名ですが、そのシリーズの入門書的な位置づけとして、新しく機械学習スタートアップシリーズ(MLS)というものが最近発売されました。 その中の一冊で、瀧雅…