物理を習ったことがある人向けの誤差逆伝播法 - Qiita
機械学習のニューラルネットワークにおける誤差逆伝播について、物理を習ったことがある人にわかりやすいようにまとめてみました。 なお、物理を習ったことがある人、というのは未定義で、「なんとなく物理をやったことがあるならわかりやすいかな」という程度です。 物理をやったことがあるなら、偏微分とか連鎖律とかはよく知っているわけです。また、あまりに煩雑な計算はうまいこと避けたいなとか思っていると思います。そして、変に図を描くよりも式変形した方がわかりやすいなとか思ったりすると思います。 参考文献 http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/chap2.html 追記：全結合型以外の一般的な形の時の誤差逆伝播法についても追記しました。 追記：$\delta$の定義をより自然にした方法を追記しました。 ニューラルネットワーク まず、ニューラルネットワークについて考えます
The Roadmap of Mathematics for Machine Learning
Understanding math will make you a better engineer.So, I am writing the best and most comprehensive book about it. I'm interested Knowing the mathematics behind machine learning algorithms is a superpower. If you have ever built a model for a real-life problem, you probably experienced that familiarity with the details goes a long way if you want to move beyond baseline performance. This is especi
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning"
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning". Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press. View the Project on GitHub View On GitHub Please link to this site using https://mml-book.com. Twitter: @mpd37, @AnalogAldo, @ChengSoonOng. We wrote a book on Mathematics for Machine Learning that motivates people to
擬似逆行列・一般化逆行列は，画像処理や計測工学・ロボット工学で応用される，最小二乗法による誤差最小の逆行列 - 勉強メモ （大学の講義動画や，資格試験の対策）
数学の解説コラムの目次へ 「一般化逆行列」とか，「擬似逆行列」という行列の工学上のツールがある。 この行列を理解するために必要な情報をまとめた。 （１）「一般化逆行列」（擬似逆行列）とは何か？ （２）どのような計算により，二乗誤差を最小化するのか？ →特異値分解 （３）「特異値分解」と「スペクトル分解」 （４）「一般化逆行列」は，どういう場合に現れるか？ （１）「一般化逆行列」（擬似逆行列）とは何か？ これは，次元があわなくてうまく逆行列を計算できないときに， 両辺の誤差が最小になるよう最小二乗法を使うことで， 近似的な逆行列を求める演算のこと。 一般逆行列・ムーア・ペンローズ逆行列 - 大人になってからの再学習 http://d.hatena.ne.jp/Zellij/20120811/p1 ムーア・ペンローズ逆行列A^{+}を使って、求めた解は、Aが縦長の場合は||A {￥bf x}
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