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保護中: 機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法(シャーマン・モリソンの公式、1ランク更新、フィッシャー情報行列、正則条件、推定誤差、オンライン学習、自然勾配法、ニュートン法、探索方向、最急降下法、統計的漸近理論、パラメータ空間、幾何構造、ヘッセ行列、正定値性、ヘリンジャー距離、シュワルツの不等式、ユークリッド距離、統計学、レーベンバーグ・マーカート法、ガウス・ニュートン法、ウルフ条件)
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連続最適化の基本事項 – 微積分・線形代数の基礎

連続最適化の基本事項 - 微積分・線形代数の基礎(テイラーの定理、ヘッセ行列、ランダウの記号、リプシッツ連続、リプシッツ定数、陰関数定理、ヤコビ行列、対角行列、固有値、非負定値行列、正定値行列、部分空間、射影、1ランク更新、自然勾配法、準ニュートン法、シャーマン・モリソンの公式、ノルム、ユークリッドノルム、p-ノルム、シュワルツの不等式、ヘルダーの不等式、行列空間上の関数)
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