ディープラーニングの理論的な側面についてメモ - HELLO CYBERNETICS

はじめに 多様体学習 多様体学習とは 多様体学習の応用的役割 多様体学習の本質 ニューラルネットワークは多様体学習か 個人的見解 位相幾何学 位相幾何学とは 位相幾何学の興味と、ニューラルネット 簡単な写像での線形識別 データが複雑な位相である場合 情報幾何学 情報幾何学とは 情報幾何学のニューラルネットへの応用 非可換幾何学 積分表現理論 はじめに 若干前のものですが、qiitaで以下の記事を見つけました。 qiita.com ディープラーニングを数学的な立場から解析している人たちの話を、論文や著書から引用しているまとめ記事（まとめのまとめ記事？）です。おそらく上記記事はほとんど引用しているだけの部分が多く、もともとその分野にほんの少しでも良いので馴染みがなければ、意味不明な内容に見えてしまうでしょう。 そこで、私も復習のため、ディープラーニングに関する（あるいはニューラルネットワークの

[cruller]

大事だけど難しい