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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これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
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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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微分積分学〈1〉1変数の微分積分
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軽装版解析入門〈2〉
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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.
Link: http://a.co/6YFWvNv

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 10:38:12.55

数学以外は他のスレでやろうよ
ここまで高卒様でごった返されたら困るでしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 13:06:19.54

>>19
DLの実装までの本をあげるスレにした方が良くない？
結局プログラミングと切り離して考えることはできないんだし
数学の本だけで考えてたら上みたいにDLとあまり関係なくただ基礎の数学を網羅するスレになっちゃうじゃん

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 21:03:00.56

数学ができてもディープラーニングできる訳じゃないしディープラーニングするのに数学が必要な訳ではない
情報幾何できたら充分

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 22:03:00.61

線形代数って言ってもニューロン結合行列で計算するだけ話でしょーが

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/29(木) 00:18:21.67

微分はさておき行列演算は完全にライブラリ任せだしなぁ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/29(木) 10:46:11.52

サラスの公式とか覚えたのムダだったなあ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/29(木) 13:21:30.69

今の人工知能？は無能で
RPGゲームをクリアすることはできない

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/29(木) 19:12:24.29

見事に高卒様スレになったな

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 10:50:09.86

多変数関数の極大極小を求めるときに、線形代数が必要になるよね。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 11:21:37.72

そうか？大卒であんま学ばなかった人の再入門にも見える。
院卒でも研究職に進まず企業に入って無駄に時間を費やす奴も多い。

数学おすすめ本スレみたいだし、一つ。

相転移と臨界現象の数理
タイトルからわかる通り、あるフェーズで安定していたものが変化する事象を説明したもの
内圧と外圧のバランスが崩れたときに相転移が生じる訳だが、それを数学で説明したような本

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 14:26:51.14

数学とか勉強する前に
公的認証制度取得しないと今後ニューラルネット系を
個人でも利用することはできなくなるよ
まず数学をやるなら役所に提出するニューラルネットの完全な
安定性を各々数式として証明できるところまで力を上げないとだめだよ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:14:44.85

ニューラルネットとと関連の深い数学者ってだれ？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:37:34.17

理論的な面白みがないからニューラルネットなんかに興味持っている数学者なんていないんじゃないの？

マンフォードとかもニューラルネットはやっていないでしょ。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:50:15.17

>>29
どこの役所に提出するのさ？
特許庁？特許は申請しない選択肢もあるぞ
出したら技術全公開しないとならん。
国内だけ申請したら国外でパクられる。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:54:24.01

数学者ってどういう人のこと？
応用数学？
離散数学？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:57:48.98

やった！うまくいった！

なぜ？

そんなことは知らない。とにかくうまくいった！

そういう分野だから、この分野は。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 20:35:07.82

>>34
それを知らないではなくて追究するためのスレなのでは？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 21:38:39.10

>>34
iPS細胞がリプログラミングされるのは何故かどう言う仕組みか判ってるのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 22:14:04.52

>>34
マスゴミ脳の発想だなあ～
CNN(放送局じゃないよw)についての資料とか読んだ？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/01(日) 11:43:28.55

>>32
あほまるだし

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/01(日) 11:44:54.53

>>33
量子統計力学

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/01(日) 22:18:19.59

飛行機はなぜ飛ぶ､
数式化は今だできん
あ､そうだ統計で安全性を検証しよう
Ok

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 04:19:07.90

「飛行機がなぜ飛ぶか」分からないって本当？
　間違った説明や風説はなぜ広がるのか
http://business.nikkeibp.co.jp/article/interview/20140514/264597/?rt=nocnt

松田卓也氏（以下松田）：せっかく遠くまでおいでいただきましたが、
「飛行機はなぜ飛ぶか」は、100年以上前から「分かって」いるのです。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 07:30:11.78

>>41
背面飛行は説明できるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 08:49:57.53

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門読んでるんだけどさあ
P.67の式(2.1)って、w2は何のために必要なの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 10:42:04.45

>>29
それは数式で証明するものではないよw
膨大で効果的なシミュレーションを経て初めてわかること
そしてそのシミュレーションを公的機関で行なって間に合うペースではない
グーグルの自動運転が自社でそのシミュレーションが行われてきたように