[B! 4][数学] slay-tのブックマーク

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4と数学に関するslay-tのブックマーク (2)

数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization
本スライドでは、数理最適化を概観し、基本的な問題とその解き方を分かりやすく解説することを目標にしています。数理最適化に興味を持っていただければ嬉しいです。【目次】 1 章　数理最適化とは（p.2～20） 2 章　連続最適化問題（p.21～133） 3 章　離散最適化問題（p.134～238） 4 章　まとめ（p.239～248）
slay-t 2022/03/30
アルゴリズム

4

algorithm

数学
リンク
はじめに — 機械学習帳
import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.it em()) print(w.grad)
slay-t 2021/11/29
学習

log

4

勉強

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python

プログラミング

machinelearning

数学
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