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