2020年度講義情報ページ

講義 九州大学集中講義「深層学習および機械学習の数理」 2020年9月2日～4日 講義資料 資料１：機械学習概要・統計的学習理論 資料２：統計的学習理論・汎化誤差解析の理論 資料３-０：カーネル法の導入とガウス過程回帰 資料３-１：カーネル法と再生核ヒルベルト空間 資料４：再生核ヒルベルト空間の性質 資料５：カーネル法の学習効率 資料６：再生核ヒルベルト空間における最適化/深層学習とカーネル法の繋がり (8/29改訂) 資料７：深層学習の数理 統計数学セミナー 発表スライド レポート課題：pdf 広島市立大学集中講義「カーネル法と深層学習の数理」 2020年8月28日～29日 講義資料 資料１：機械学習概要・統計的学習理論. 資料２-０：カーネル法の導入とガウス過程回帰. 資料２：カーネル法と再生核ヒルベルト空間. (背景無し版) 資料３：再生核ヒルベルト空間の性質. (背景無し版) 資料

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鈴木大慈さんの講義資料。カーネル法、深層学習、確率数理工学

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数理的なお話。いつか読めれば。