コンピュータビジョン数学基礎：数式とPythonで学ぶ最適化と最小二乗問題
専門的な数式に取り組むための数学の背景知識をマスターしよう
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May 2023
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What you will learn
集合，行列，ベクトルなどの線形代数の基礎
連立方程式の解釈と一般化逆行列による解法
微分の基礎と勾配ベクトル，ヘッセ行列，ヤコビ行列などの行列
3つの微分の実装方法：数式微分，数値微分，自動微分
制約なし最適化問題と最急降下法，ニュートン法などの代表的な反復法
線形回帰と連立方程式の解法
正則化を用いたリッジ回帰，lassoなどの解法
制約付き最適化問題と制約条件の考え方
疑似逆行列の導出：リッジ回帰，最小ノルム解
凸最適化の基礎
近接作用素，近接法，近接勾配法，射影勾配法
双対上昇法，拡張ラグランジュ法，ADMM
超平面による識別の考え方と損失関数
パーセプトロン，ロジスティック回帰
サポートベクトルマシンと制約付き最適化問題としての定式化
2クラス識別問題と多クラス識別問題
ニューラルネットワークとロジスティック回帰の関係
多層ニューラルネットワークと畳込みネットワーク
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8/21/2017
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5/8/2020
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