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Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ

ｘ２乗と聞いて、こんな放物線を思い浮かべたり、 微分と聞いて、こんなイメージが浮かぶ人は、かなり数学を勉強したのだろうと思う。 でも、ここではいったん放物線のことは忘れて、 ｘ２乗とは、以下のように一辺ｘの正方形を順番に並べたものだと考えてみよう。 ここで、とある正方形と、すぐ隣の正方形との差分は、こんな風になる。 うんと近くの隣同士だったなら、コーナーにある小さな h^2 の正方形は無視できて、 実質的な差分は、上辺と右辺に張り付いている細長い「２つの、長さｘの長方形」になる。 差分は ２ｘｈ なのだが、これを「すぐ隣までの間隔ｈ」で割ると、２ｘだけが残る。 だから、 『ｘ^2 の、すぐ隣同士の差分は 2ｘ』 これが x２乗の微分 (x^2)' = 2 x の意味だ。 同じように、ｘ３乗という関数を、こんな風に一辺ｘの立方体を順番に並べたものだと考えてみよう。 この立方体の列で、すぐ隣の

ゼロから作るディープラーニングという本が昔はやったが、それをYoutubeで解説している神動画を見つけたので紹介。スライドとコードで両方解説しているようだ。 Deep Learning 第1回:まずは環境構築だ！Pythonの実行環境と各種ライブラリの説明をしている。ただ、これは以前紹介したGoogle Colaboratoryで用意できそう。 この動画で学ぶこと ・環境構築の方法 ・numpyの基礎 Deep Learning 第2回:パーセプトロンを実装しよう以下の内容を学ぶ。 パーセプトロン ニューロンモデル AND回路 OR回路 XAND回路 XOR回路

はじめに 連立方程式 初歩的な連立方程式 代入法 加減法 連立方程式の重要な性質 連立方程式が解けるか解けないか 不定 不能 クイズ 連立方程式と機械学習 とっても簡単な機械学習の例 現実の機械学習 解に関して データ次元に関して 最後に 発展的な話題 線形基底モデル ニューラルネットワーク 他の基礎的話題 数学 はじめに この記事では機械学習の初心者が、連立方程式という比較的馴染みのある数学からスタートして、学習とは一体何を行っているのかを把握し、その後、連立方程式を簡単に記述できる線形代数の世界に少しだけ足を踏み入れ、現代的な機械学習の初歩が理解できるようになることを目指します。 余力があれば、実際に線形代数の操作を手で行ってみると良いでしょう。 連立方程式 初歩的な連立方程式 連立方程式とは、例えば以下のような式を言います。 これを解く方法はいくつかあります。 代入法 １つは代入法で

「数値最適化」は機械学習における中心的手法の1つです。多くの問題では、最適解を直接突き止めることは難しいものですが、ある解がどれほど適しているかを測定する損失関数を設定し、解を見つけるためにその関数のパラメータを最小化することは比較的容易です。 かつてJavaScriptを初めて学ぼうとしていた時 、結果的に数値最適化ルーチンを多数書きました。そのコードを特に使うこともなく置いていたので、それらのアルゴリズムの動作をインタラクティブな形で可視化したら面白いのではないかと考えました。 本記事の良い点は、コードが全てブラウザで実行できることです。つまり、アルゴリズムの動作をより把握するために、各アルゴリズムのハイパーパラメータをインタラクティブにセットしたり、初期位置を変更したり、どの関数が呼び出されるかを変更したりすることができるのです。 (編注：本記事ではスクリーンショットのみ公開しており

3.1 区分多項式 ラグランジュの補間はデータ点数が増えてくると関数が振動し，補間の精度が悪くなるの は先に述べたとおりである．そこで，補間する領域をデータ間隔 に区切 り，その近傍の値を使い低次の多項式で近似することを考える．区分的に近似関数を使う わけですが，上手に近似をしないと境界でその導関数が不連続になる．導関数が連続にな るように，上手に近似する方法がスプライン補間(spline interpolation)である． ここでは，通常よくつかわれる3次のスプライン補間について説明する．補間する関数が3次関数 を使うため，そう呼ばれている．これ以降の説明は，文献[1]を参考にした． データは先と同じように と する．そして，区間 で補間に使う関数をとする．この様子を図 5に示す． となる．この を求めることが，スプライン補間の関数をきめる問題 となる． 個のデータ数があるため，区分多

TensorFlow の基本的な使い方やコーディング方法を、線形重回帰やロジスティック回帰、パーセプトロンの実装例を通じて解説しています。（機械学習初心者向け） ※2016/02/27に開催した「GDG京都 機械学習勉強会」で発表した資料です。Read less

第2回さくさくテキストマイニング勉強会で発表したk-meansに関する資料です。Weniger lesen

Layer Normalization論文の紹介スライドです https://arxiv.org/abs/1607.06450 間違い等ありましたらご指摘いただけると嬉しいです

ネイピア数eの威力 2.71828182845904523536028747135266249775724709369995・・・ 人類のイノベーションの中で最高傑作の1つが「微分積分」です。冒頭の数がその巨大な世界の礎となり、土台を支えています。この数は、ネイピア数eまたは自然対数の底と呼ばれる数学定数です。 湯飲み茶碗のお茶やお風呂の温度、薬の吸収、マルサスの人口論、ラジウム（放射性元素）の半減期、うわさの伝播、アルコールの吸収と事故危険率、人工肝臓器、水中で吸収される光量、そして肉まんの温度、これらすべてが次の数式によってうまく説明できます。

SDCon2024: Enabling DevOps and Team Topologies thru architecture: architecting for fast flow

更新履歴 最適解と探索範囲を追記しました。 2016/11/29 @fimbulさん 編集リクエストありがとうございました。修正しました。 2017/7/10 @tomochiiiさん 編集リクエストありがとうございました。Easom functionを引用元の数式に修正、Schaffer function N. 2とN. 4の数式の修正 2018/5/9 @applicative62045 さん 編集リクエストありがとうございました(編集リクエストの確認遅くなりました。2019/12/31記載) Griek functionを修正 2019/12/31 @okamoto6496 さん 指摘ありがとうございました。Five-well potential functionの数式を修正。 2020/01/20 @higedura さん 指摘ありがとうございます。Bukin function N