あらすじ
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AIのブラックボックスを開けよう！
ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を
「最短コース」で学べます！
「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。
本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を
高校1年生レベルから、やさしく解説します。
（微分、ベクトル、行列、確率など）
最短コースで理解できるように、
解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、
その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。
また、数学を使ってイチから記述したコードを
Jupyter Notebook形式で提供しますので
実際に動かしながら学ぶことができます。
「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。
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このページにはネタバレを含むレビューが表示されています
Posted by ブクログ
タイトルどおり、ディープラーニングに関する数学の本。わかりやすい良著だと思います。
実践編から急に難しくなる印象。プログラムに慣れてないからか。
メモ
・逆関数の求めかた。元の関数の関係xとyを入れ換えて、y＝の形に変換する。
図形的性質はy＝xの直線に対して対称な図形となる。
・勾配効果法など重要概念をわかりやすく解説。偏微分、全微分も。商の合成関数微分など初めて知った気がする。
・指数関数、対数関数は正の値しかとらない。
・対数関数は指数関数の逆関数。y＝xに対して対称
・対数関数は大きな値も小さな値も対等に扱えるフィルターとしての役割を持つ。
・ジグモイド関数 1÷(1+exp(-x))
常に増加し続ける。値は0から1をとる。0,0.5で点対称
分類型の機械学習モデルでよく用いられる
・softmax関数
・モデルの特徴を表す変数を式に含んでいる確率の色のことを尤度関数と呼ぶ。最尤推定とは尤度関数をパラメーターで微分してちょうどいい微分値がゼロになるときのパラメータの値を求め最も確からしいパラメータの値として推定すること。
最尤推定を行う場合、通常対数が用いられる。微分しやすくするため。
・多値分類。one hot vectorを設定する。
softmax関数で確率値で出力できるようにする。
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