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人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 (1002ﾚｽ)
人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/
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880: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/22(水) 02:23:44 ID:Gso2p9G1 情報幾何を使いこなして役立つレベルならイッキに最上位クラスかと これほぼ一般相対性理論だろ? 機械学習、ディープラーニングをやってる人のうち使いこなしてるのは一桁%だろう なんとなくは理解できたとしてもどう使うかは難度高いかと よくはしらないが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/880
885: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/22(水) 04:09:07 ID:o4e++MjD >>879 情報幾何学は関数空間だから可視化なんて出来るんですかね... 脳内でイメージすることすら難しいですよね アイデアがあったらむしろ教えてほしいです＾＾ 書籍は情報幾何学の新展開が定番書だと思います 位相空間は沢山ありますね >>880 DL含めて普通の回帰分析は説明変数に誤差があるとだめなんですが、統計学モデルをそれ用に書き換えた後に情報幾何学を使ってパラメーター推定したことがあります それ以外では使ったことないですけど、それでもオススメしたいのは情報幾何学を学ぶ過程で ブレグマンダイバージェンス 特異モデル 指数型分布族 などなど統計の大切なこと沢山学べますよー 関数空間における多様体というのを良く知っとかないと情報幾何学の入り口にも立てないんですが、それさえ乗り越えればその先はそこまで難しいかなーといった感じです 役立たせるのは違った難しさがあるでしょうけど＾＾ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/885
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