アルゴリズム:Algorithms 統計的学習理論の概要(数式を使わない解説)
機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論について
機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論は、統計的学習理論として知られている。統計的学習理論は、データから学習する際の確率的な性質や最適化の理論的な枠組みを提供して...
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習における連続最適化としての上界最小化アルゴリズム
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アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(2)拡張ラグランジュ関数法
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での拡張ラグランジュ関数法を用いた最適化手法の概要とアルゴリズム(近接点アルゴリズム、強凸、一次収束、線形制約付き凸最適化問題、強双対性の定理、最急降下法、モーロー包、共役関数、近接写像、双対問題、双対上昇法、ペナルティ関数法、バリア関数法)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(3)交互方向乗数法
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アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(1)双対上昇法
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におけるラグランジュ関数を用いた最適化(最急上昇法、ニュートン法、双対上昇法、非線形な等式制約付き最適化問題、閉真凸関数f、μ-強凸関数、共役関数、最急降下法、勾配射影法、線形不等式制約付き最適化問題、双対分解、交互方向乗数法、正則化学習問題)
python 機械学習における確率的最適化の概要と実装
機械学習における確率的最適化の概要
確率的最適化は、確率的な要素を含む最適化問題の解法を表し、機械学習での確率的最適化はモデルのパラメータを最適化する際にに広く使用されている手法となる。
一般的な最適化問題では、目...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 確率的最適化における凸解析の基本事項(2)フェンシェルの双対定理と近接写像と強凸関数
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旅 街道をゆく 唐津・平戸・佐世保・長崎への道
サマリー
旅は人間が新しい場所を訪れ、異なる文化や歴史を体験するための行為であり、旅を通じて、歴史的な場所や文化遺産を訪れることで、歴史的な出来事や人々の生活を実際に感じることができ、歴史をより深く理解し、自分自身の視野を広...
哲学:philosophy マルクス・アウレリウスの自省録
サマリー
マルクス・アウレリウスは、古代ローマ時代の哲学者かつ皇帝で、ストア派哲学の最後の大師の一人でもあり、著書『自省録』で知られている。 彼の哲学は、自己管理、倫理、内省、自制心、そして道徳的な自己改善に焦点を当てていて、...
アルゴリズム:Algorithms python Kerasの概要と基本的な深層学習タスクへの適用例
サマリー
ここではpython Kerasの概要と基本的な深層学習タスク(MINISTを用いた手書き文字認織、Autoencoder、”CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているCNN、”RNNの...