連休中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory（Python）」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]
「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「身近な数学」を読む GW（ゴールデンウィーク）中は日経BPさんから献本いただいた「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」（以降ディープラーニングの数学）と、ほけきよ（id:imslotter）さんから献本いただいた「身近な数学」と数学と名のつく本2冊をじっくり読みました。 全然違う繋がりで献本いただいた両本ですが、奇しくも同じ「数学」というキーワードがタイトルにあるということで、大胆にもまとめて書評を書いてみたいと思います（笑） また、両者とも付録として、内容の理解を深めるためのPythonコードがGitHubで公開されているのですが「Google Colaboratory」（以降Google Colab）を使うことで、Python環境を構築することなく、手軽にコードを実行できることが分かったので、その活用方法も合わせて紹介しようと
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対数logを理解してみる - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
はじめに 機械学習を学んでいると対数logがでてくる。基礎的なことから対数を理解してみたい。 指数はイメージし易いが、対数は分かりにくいと思われている。指数と対数はペアの関係にあり、かけ算とわり算のように逆関係にある。 先ずは、指数の大きさを視覚的にイメージするために、アメリカ・ワシントンにある航空宇宙博物館で公開されていた9分半の映画「パワーズ・オブ・テン」を紹介する。 9分半の映画 パワーズ・オブ・テンです、10の冪()の違いを視覚でご覧ください。 Powers of Ten with Japanese translation 対数とは 例えば、2を3回かけ算すると になります。これを「2を3乗したら8になる」と言い、以下のように書きます。 このとき、2 の右上に乗っている 3 のことを「指数」と言います。指数は「1つの数を何回掛けるか」を表しています。 一方、「◯を何乗すれば△になる
機械学習に使われる微分の数式を理解してみる(シグモイド関数) - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
はじめに 機械学習関連の本や記事を見るたびに出てくる微分の数式、これを理解しないと自分は先に進めない。 しばらくはシリーズで取り組みたいと思います。 以前の記事で、シグモイド関数の微分を導出してみました。再度、一から見直していきます。 yaju3d.hatenablog.jp 参考 シグモイド関数の微分 前提 結論 とした時、 導出 前回の記事では、逆数の微分公式をそのまま使用しました。 です。 逆数の微分公式 まずは、 逆数の微分公式がなぜこうなるのか、どこから2乗がでてくるのかを理解していきます。 その前に分子に分数を含む式の計算を理解しておく必要があります。 manapedia.jp 分子に分数を含む式 これは、下記のように変更できます。 次は、微分の定義式で下記の数式になっています。 これを逆数にするので下記のようになります。 これを展開していきます。先ずは分子の分母を通分します。
プログラマの数学 第2版 を読んだ - 手段としてのソフトウェア
結城 浩 さんの「プログラマの数学 第2版」を読みましたので，感想などまとめておくことにいたします。 www.hyuki.com 先日から「リーダブルコード」，「すいません，ほぼ日の経営」に続いてこちら，ということで，なんだか新人とか若手の読書日記みたいになっていますが，いまの自分には必要なことだと思いますので，良しとしましょう。 ただ，kindle 版を購入したのですが，kindle paperwhite だと文字が薄く，濃度調整もできなくて少々難儀しました。iPad のkindleアプリなどでは問題なかったので，kindle paperwhite と相性が悪かったようです。 楽しみました 今回もメモなど取りつつ，本文中のクイズや証明などにチャレンジしつつ，毎日少しずつ読み進めたのですが，気づけば2週間近くかかっていました。とほほ。でも，たいへん楽しかったです。以降，この本を読んで良かっ
「第1回 プログラマのための数学勉強会」開催しました！（動画＆資料つき） - 34歳からの数学博士
どうも、佐野です。 昨日「第1回 プログラマのための数学勉強会」を開催しました。朝からの大雪にも関わらず多くの方にお集り頂き、濃厚なセッションの数々をお送りすることができて大変嬉しく思っております。 以下、各セッションを動画・資料と共に、簡単に内容のご紹介をさせて頂きます。 1. 「プログラマのための線形代数再入門」 - 佐野岳人 [資料] トップバッターとして発表させて頂きました。線形代数は3Dプログラミングをはじめ、画像処理や機械学習など多くの分野で必要になる数学の分野です。「行列の積はなぜこんな複雑な形をしているのか？」から「行列は線形変換・アフィン変換の定量表現である」という話をしました。 次回は中編として「行列式・逆行列とその実装」、後編で「座標変換と固有値・固有ベクトル」を発表してみたいと思います。 2. 「明日話したくなる「素数」のお話」 - 辻順平 [資料] 日曜数学者 i
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英語の数字・数式の読み方 四則演算・累乗・累乗根などの読み方
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