人工知能ディープラーニング機械学習のための数学 [無断転載禁止]©2ch.net

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:09:04.01

人工知能ディープラーニング機械学習のための数学

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:14:53.48

解析入門 (1)
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解析入門 (2) 基礎数学 3
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解析入門〈2〉関数の近似,テイラーの定理/積分法/積分の計算/関数列と関数級数/n次元空間 (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈3〉集合論初歩/距離空間の位相/連続写像の空間/多変数の関数 (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈4〉線形写像/行列式/逆写像定理と陰関数定理/固有値と2次形式/フーリエ展開 (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈5〉複素数の関数/複素積分/複素解析の続き (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈6〉重積分/重積分の変数変換/微分形式とその積分/ルベーグ積分 (岩波オンデマンドブックス)
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:16:14.06

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齋藤正彦線型代数学
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:18:06.84

集合・位相入門
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:25:03.96

ディープラーニング限定にしぼれ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:29:27.03

行列プログラマー ―Pythonプログラムで学ぶ線形代数
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世界標準MIT教科書ストラング:線形代数イントロダクション
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 18:29:51.38

統計の本でいい本ってありますか？

確率論だとフェラーの本がいいと思いますが。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:21:40.15

微分積分学講義
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定本解析概論
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:24:39.01

数学解析上 (数理解析シリーズ 1)
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数学解析下　数理解析シリーズ 1
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Calculus
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Introduction to Calculus and Analysis I (Classics in Mathematics)
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:27:35.78

The Principles of Mathematical Analysis (International Series in Pure & Applied Mathematics)
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:29:44.09

微積分
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線形代数の世界―抽象数学の入り口 (大学数学の入門)
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:36:50.03

線型代数入門
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 21:01:55.63

これらのリンクの数学を習得すれば
高精度の分類がディープラーニングでできるようになるのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 22:47:07.16

>>13
その分野のやつによると
そこまで要らんよ

DLの実装つってもライブラリ使ってちょっとやるだけなら簡単らしい
数学的側面の理解も上の本ほど専門的にやる必要はない

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 22:51:01.15

というかDL自体の本がないじゃねぇかw

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 23:31:21.40

選び方が大学1、2年でやるような数学を網羅してるかんじで
ディープラーニングにしぼってないだろ。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 07:08:00.58

工学系の学部１，２年で学ぶような基礎的数学をあえて厳密に学ぶ意味は有るのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 09:16:12.27

数学の本ではないですが、この本、評判がいいみたいですね。

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
by Ian Goodfellow et al.
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