高次元ベクトルが見えたらステキだと思いませんか？
こんにちは。秋田県のIT企業、北日本コンピューターサービスのR&Dチーム「AUL（アウル）」に所属しています。トラフクロウです。 AIや数学の勉強をしているとベクトルという言葉が頻繁に登場します。とりわけ僕が相手取るのは3次元よりも大きな次元数をもつ高次元のベクトルです。高校数学に始まり、かれこれ十数年ベクトルと良好な関係を築いてきましたが、ただ１つだけ不満があります。それは、 高次元に行くな！目に見える範囲にいてくれ！ ということです。 僕たち人間は、空間として3次元までしか知覚することができません。これは子供だろうが、大人だろうが、IQや学力などにも関係なく、ホモ・サピエンスとしての生物的な限界です。そのため、必然的に、高次元空間に住んでいる高次元ベクトルを視覚的にイメージできないのです。 「生物学的な限界を無視して仕事で高次元ベクトルをバンバン使う」そんな状況に、これまで僕をはじめと
TransformerのSelf-Attentionをわかりやすく理解できないものだろうか？-Part1
こんにちは。秋田県のIT企業、北日本コンピューターサービスのR&Dチーム「AUL（アウル）」に所属しています。トラフクロウです。 僕は現在、生成AIの一種であるTransformer（トランスフォーマー）の勉強をしています。いろいろな文献やネット記事を見たことでトランスフォーマーの全体像が少しずつ見えてきました。 （トランスフォーマーの勉強当初に感じた疑問をこちらにまとめています。興味のある方は覗いてみてください。） トランスフォーマーに関する文献を読んでいると Self-Attention（セルフアテンション）機構 がいつも強調されています。入力単語の中で重要なものに焦点を絞り、文章の意味を特徴づけるための構造です。 計算方法自体はいろいろな所で紹介されているので、意気揚々と読んではみたものの「なんじゃこりゃ？」とつまずいてしまいました。というのも 数式の解読はできるのですが、その式が何
The algebra (and calculus!) of algebraic data types
The algebra (and calculus!) of algebraic data types Joel Burget Note: This article assumes some introductory Haskell knowledge. Introduction Just as algebra is fundamental to the whole of mathematics, algebraic data types (ADTs) are fundamental to many common functional programming languages. They’re the primitives upon which all of our richer data structures are built, including everything from s
Beyond Euclid: An Illustrated Guide to Modern Machine Learning with Geometric, Topological, and Algebraic Structures
The enduring legacy of Euclidean geometry underpins classical machine learning, which, for decades, has been primarily developed for data lying in Euclidean space. Yet, modern machine learning increasingly encounters richly structured data that is inherently nonEuclidean. This data can exhibit intricate geometric, topological and algebraic structure: from the geometry of the curvature of space-tim
Graph + LaTeX Generator
GraTeX GraTeX allows you to turn the equations you enter into the Desmos Graphing Caluculator into graphs and LaTeX images that you can save for use in other documents. Type the formula into the Desmos Graphing Caluculator and click “Generate”. The source code is available on GitHub. Thanks to graphemecluster, I was able to create this site. Thank you very much. Invite the Discord bot https://dsc.
KIT数学ナビゲーション
数学ナビゲーションについて KIT数学ナビゲーションでは，高校数学と大学1，2年次に学ぶ数学の内容が中心になっています．特に、基本となる数学の公式を整理して掲載しているので、数学の辞書のように利用していただくと便利です．また、問題を解くためのノウハウも掲載しているので、どのように問題をといたらいいかわからない時にご利用ください．数学の基礎的な内容が中心になるので、本学を目指す高校生にとっても参考になります． 今後、さらに内容を充実させてきます． 作成スタッフ 動画一覧 カテゴリー別にリスト化されていますので、その中から見たい動画教材を選んでください． 動画を活用したプリント教材一覧 プリント教材は，動画の各カテゴリーの問題を項目ごとにまとめて掲載したものです．pdfファイルとしてダウンロードできます．印刷した場合は，2次元コードを用いて解答のページアクセスすることができます．pdfファイル
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数学の教育システムに革新的なアプローチが登場する──特集「THE WIRED WORLD IN 2026」
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知りすぎたSiri on X: "インテグラルの線形性って便利だなあ https://t.co/txJ3N2Fjm4"
GitHub - 3b1b/manim: Animation engine for explanatory math videos
hnsw/README.md at master · brtholomy/hnsw
Machine Learning Model Homotopy
https://x.com/hamptonism/status/1831634364813226485?s=12&t=WLoQjPOJLfZ0ZJFtTOS7aw
https://x.com/cneuralnetwork/status/1828878970420621724?s=12&t=WLoQjPOJLfZ0ZJFtTOS7aw
青の統計学-Data Science School- on X: "今、Deep Learningについて深く理解したい人は、東北大学の集中講義「深層学習の数理」を読んだ方がいいです。 https://t.co/EII2OsXEEY"