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| プログラミングと動画で学ぶ 応用線形代数と深層学習 | ||||||||
| 2024 | ||||||||
| 新井仁之 (早稲田大学) | ||||||||
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| 前半では線形代数、後半では深層学習(ディープラーニング)について解説します。 A. 応用線形代数 線形代数は、純粋数学のみならず、数値解析、ディジタル信号処理、多変量解析、データ解析などさまざまな応用を持っています。ここでは、そういった線形代数の応用的な側面をコンピュータ・プログラムを書きながら学びます。プログラムを書くということは、その数学の構成的なアルゴリズムを理解することに繋がります。数学部分の解説動画も付けました(A§1、A§4は準備中)。 B. 深層学習 後半では深層学習について解説します。 A、B共にプログラム、動画、本が一体となった新しいタイプの学習手段を提供します。 プログラム言語は MATLAB を使っています。 | ||||||||
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| 内容 | ||||||||
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| A. 応用線形代数 | ||||||||
| §1. 1D離散コサイン変換とデータ解析 | ||||||||
| 解説 | MATLABを使った離散コサイン基底と離散コサイン変換入門 - No.1 1次元データ篇 | |||||||
| 動画 | 準備中 | |||||||
| §2. 2D離散コサイン変換と画像データ圧縮 | ||||||||
| 解説 | MATLABを使った離散コサイン基底と離散コサイン変換入門 - No.2 画像データ圧縮篇 | |||||||
| 動画 | 動画による画像と線形代数の数学的解説(YouTube) | |||||||
| 動画による離散コサイン基底の解説 (YouTube) | ||||||||
| §3. 特異値分解と応用例 | ||||||||
| 解説 | 特異値分解のアルゴリズムと次元圧縮 - MATLAB版 | |||||||
| 動画 | 動画による特異値分解定理の証明の解説(YouTube) | |||||||
| 参考書 | 新井仁之「線形代数 基礎と応用」(日本評論社)、第16章 | |||||||
| §4. 特異値分解と主成分分析 | ||||||||
| 解説 | 特異値分解と主成分分析 (1) - MATLAB 版 | |||||||
| 参考書 | 新井仁之「線形代数 基礎と応用」(日本評論社)、第17章 | |||||||
| §5. ムーア・ペンローズ一般逆行列と応用例 | ||||||||
| 解説 | ムーア・ペンローズ一般逆行列と多項式曲線によるデータフィッティング - MATLAB companion | |||||||
| 動画 | 動画による一般逆行列とデータフィッティングへの応用の数学的解説(YouTube) | |||||||
| 参考書 | 新井仁之「線形代数 基礎と応用」(日本評論社)、第17章 | |||||||
| B. 深層学習 | ||||||||
| §1. 多層パーセプトロンを用いた深層学習 | ||||||||
| 解説 | プログラミングしながら学ぶ深層学習 1 - 数学の解説から分類のプログラム例までを MATLAB で解説 | |||||||
| 動画 | 動画によるニューラルネットワークの概説(YouTube) | |||||||
| 動画による勾配降下法と誤差逆伝播法の解説(YouTube) | ||||||||
| 参考書 | 新井仁之「これからの微分積分」(日本評論社)、12.4節 | |||||||
| §2. 畳み込みニューラルネットを用いた深層学習 | ||||||||
| 解説 | 数学者が書いた深層学習講義 畳み込みニューラルネット篇 MATLABプログラム付き | |||||||
| 数学者が書いた深層学習講義で使った関数ファイルの詳細説明 | ||||||||
| 1. Im2Col | ||||||||
| 2. Cnv2 | ||||||||
| 3. Pooling (解説では Pooling_Max) | ||||||||
| 4. Col2Im と Max_unpooling | ||||||||
| 以下続く | ||||||||
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| 関連動画 | ||||||||
| 数理科学デジタルオープンレクチャーズ | ||||||||
| ここで挙げた動画の他、さまざまな分野の講義動画をご覧いただけます。 | ||||||||
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| MATLAB ディープラーニング 深層学習 応用線形代数 線形代数 | ||||||||
| X researchmao | ||||||||