【深層学習】ディープラーニングとは関数近似器である【ディープラーニングの世界 vol. 1 】
ディープラーニング（ Deep Learning / 深層学習）についての解説シリーズを始めます！ 1本目の本動画では、「関数近似器」としての側面を取り上げます。 なぜかこの説明を見ることは少ないですが、これがディープラーニングの本質一丁目一番地だと思います。 【関連プレイリスト】 Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP 【参考文献】 ※今回の動画内容は、オリジナル要素が強く、以下の参考文献にはあまり載っていないかもです。 DL4US コンテンツ公開ページ | U-Tokyo Matsuo Lab https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/en/dl4us/ GitHub に公開されているので、 clone してきて、 G
ディープラーニングのための線形代数入門：一般的演算の初学者向けガイド | POSTD
Jeremy Howardによる ディープラーニングの素晴らしいコース を受講している間、自分の前提知識がさびついてきているせいで、誤差逆伝播法のような概念が理解しにくくなっていることを認識しました。そこで、理解度を上げるべく、そうした概念に関するいくつかのWikiページをまとめてみることにしました。本記事では、ディープラーニングでよく使われる線形代数演算のいくつかについて、ごく基本的な事項をざっとご紹介します。 線形代数とは？ ディープラーニングの文脈での線形代数とは、数の集合を同時に操作するための便利な手法を提供してくれる、数学的ツールボックスです。これらの数値を保持するためのベクトルや行列（スプレッドシート）のような構造体と、それらを加算、減算、乗算、および除算するための新しい規則を提供します。 線形代数が便利な理由 線形代数は、複雑な問題を単純で直感的に理解できる、計算効率の良い問
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