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配列、線形代数、写像、ベクトル、幾何学コーディング [無断転載禁止]©2ch.net

1 :デフォルトの名無しさん:2016/12/05(月) 18:02:24.37 ID:yGI+7XM1
上記の話題に関するスレです。
対象言語、ツール、環境などは問いません。
どのように実装すればいいのか、どういう技法があるのか
を語りましょう。
必ずしも実装に関係ない数学オンリーの話題でも構いません。

2 :デフォルトの名無しさん:2016/12/05(月) 18:36:39.79 ID:ZReBRuYn
量子力学、ガウス積分の実装が分からん

3 :デフォルトの名無しさん:2016/12/05(月) 18:54:43.58 ID:FHLugkFr
ひゃはー

4 :デフォルトの名無しさん:2016/12/05(月) 19:12:49.49 ID:Kwke9Eu5
機械学習スレやディープラーニングスレが高卒様でごった返してるからな
それを回避するのに良いスレタイだね

5 :デフォルトの名無しさん:2016/12/05(月) 23:29:32.79 ID:0VVNL3jR
ハフ変換をsmlでやったらしんどかった

6 :デフォルトの名無しさん:2016/12/05(月) 23:30:28.06 ID:yGI+7XM1
>>2 言語は?

7 :デフォルトの名無しさん:2016/12/06(火) 14:52:14.57 ID:ZdJwFyPe
ニューラルNWって基本的にどんなデータでも直列化して
入力するんだな。
ってことは元データがどう直列化されるのか知ることが前提であり、
そっちを先に学ぶべきってこと?

8 :デフォルトの名無しさん:2016/12/06(火) 17:40:21.90 ID:CPs0X9zL
は?

9 :デフォルトの名無しさん:2016/12/10(土) 21:22:36.75 ID:SCCkpZrN
おススメの書籍ありますか?

10 :デフォルトの名無しさん:2016/12/11(日) 01:18:59.20 ID:fUQnV1N+
オライリーの行列プログラマでも買えば?

11 :デフォルトの名無しさん:2016/12/11(日) 09:34:31.25 ID:W+ePtiko
最近出た奴だな。

12 :デフォルトの名無しさん:2016/12/13(火) 00:15:40.60 ID:E8ACHl16
数式、プログラムコード、描画プロット、GUIユーティリティ間の
互換性が良い環境、ツールの組み合わせを教えてください。

13 :デフォルトの名無しさん:2016/12/13(火) 20:18:42.22 ID:Kp/mix3v
ひみつ

14 :デフォルトの名無しさん:2016/12/16(金) 18:36:21.70 ID:UN7/R1CA
バッチ処理が苦手、線形代数学勉強すれば得意になる?

15 :デフォルトの名無しさん:2016/12/17(土) 19:56:19.15 ID:BNzR720j
高卒転載松永も、知ってる単語を並べるのが好きだったな

16 :デフォルトの名無しさん:2017/01/01(日) 18:17:16.32 ID:SJYwRSMl
内積って何なん?
計算方法が意味わからん。

17 :デフォルトの名無しさん:2017/01/01(日) 18:31:04.86 ID:Qg1j0Wmf
ファッ!?

18 :名無し:2017/01/01(日) 19:24:30.93 ID:jy2g6db8
内積とは「非退化かつ正定値のエルミート半双線型形式」だよ

19 :デフォルトの名無しさん:2017/01/01(日) 20:39:24.34 ID:oT86qIS4
外積の相棒だろ
引っ込み思案のJC

20 :デフォルトの名無しさん:2017/01/01(日) 23:53:07.22 ID:SJYwRSMl
すんません、非退化と正定値とエルミート半双線型形式の部分が
よくわからなかったっす。詳しく説明してください。

21 :デフォルトの名無しさん:2017/01/09(月) 19:10:15.25 ID:eJQ2oLwh
>>7 ニューラルネットに限らず機械学習全般に言える気がする
「直列化」とは何のことか「わからない」けど
ニューラルネットで文字認識する場合
プーリングとか畳み込みといった秘儀を繰り出すことになってると思う
じゃ、どうやって秘儀を見つけてきたの?
秘儀の見つけ方は特定の解法に依存しないと思う
convolution - What is translation invariance in computer vision and convolutional netral network? - Cross Validated
http://stats.stackexchange.com/questions/208936/what-is-translation-invariance-in-computer-vision-and-convolutional-netral-netwo
とりあえず
> You're on the right track.
だそうです
解法は対称性を利用するけど、対称性は解法とは別にあるように思う
だけど、対称性の利用の仕方は解法に依存するところが大きいので
どっちが先というのは言いにくいかもね

>>16 「わかった」「わからない」というのは味覚と同じで個体差が大きいので
参考になるか「わからない」けど
ピタゴラスの定理からスタートしてみるのも手かも
Pythagorean theorem - Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Pythagorean_theorem

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