ウルフ条件

保護中: 機械学習の連続最適化としての共役勾配法と非線形共役勾配法

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共役勾配法と非線形共役勾配法(モーメント法、非線形共役勾配法、探索方向、慣性項、Polak-Ribiere法、直線探索、ウルフ条件、Dai-Yuan法、強ウルフ条件、Fletcher-Reeves法、大域的収束性、ニュートン法、急速降下法、ヘッセ行列、凸2次関数、共役勾配法、最小固有値、最大固有値、アフィン部分空間、共役方向法、座標降下法)

2023.02.07

アルゴリズム:Algorithms幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

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)

2023.01.24

アルゴリズム:Algorithms幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: 勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法)

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勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法、確率的最適化、多層パーセプトロン、アダブースト、ブースティング、ウルフ条件、ゾーテンダイク条件、アルミホ条件、バックトラッキング法、ゴールドシュタイン条件、強ウルフ条件)

2022.12.20

アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory