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機械学習・ディープラーニングのための数学入門

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  1. 分解すると見える世界 ー特異値分解ー
  2. 「線形代数」でニューラルネットワークを記述する？
  3. 負の値は必要? 解釈しやすい行列分解「NMF」
  4. 重み係数にスパース性を仮定して多項式回帰をしてみよう!
  5. 実感しよう! スパース性が「潜む」データ

記事一覧

重み係数にスパース性を仮定して多項式回帰をしてみよう!

森田 大樹

2020年12月1日 8:40

  • AI・人工知能
  • 技術解説

実感しよう! スパース性が「潜む」データ

森田 大樹

2020年8月21日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

負の値は必要? 解釈しやすい行列分解「NMF」

森田 大樹

2020年4月1日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

分解すると見える世界 ー特異値分解ー

森田 大樹

2019年10月23日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

数字に埋もれた“個性” ー固有値・固有ベクトルー

森田 大樹

2019年8月6日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

次元の扉 ー行列式と逆行列ー

森田 大樹

2019年7月2日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

写像への目覚めー機械学習とは写像の構築であるー

森田 大樹

2019年6月25日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

「データが多いと“解”がなくなる」ってどういうこと!?

森田 大樹

2019年5月14日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

線型代数への招待

森田 大樹

2019年3月20日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

連鎖律の原理で、誤差を「後ろ」に伝えよう

森田 大樹

2019年2月28日 6:00

  • AI・人工知能
  • 技術解説

「線形代数」でニューラルネットワークを記述する？

森田 大樹

2019年2月15日 6:00

  • AI・人工知能
  • 技術解説

ニューラルネットワークの学習を司る「微分」を学ぶ

明松 真司

2018年10月23日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

「複雑」をたくさんの「単純」に分解する〜順伝播は「1次関数」と「単純な非線形」の繰り返し

明松 真司

2018年6月7日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

AIを学ぶ前にー「空前のAIブーム」を冷静に捉えなおす

田原 眞一

2018年5月17日 6:30

  • AI・人工知能
  • 技術解説

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