現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む52

319 ：現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ：2018/08/13(月) 19:36:40.41 ID:LUqhd4ZE.net

https://tjo.hatenablog.com/entry/2018/04/24/190000
六本木で働くデータサイエンティストのブログ
2018-04-24 Takashi J. OZAKI, Ph.D. Data Scientist
機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン）
機械学習 生TensowFlow七転八倒記 TensorFlow Python
(抜粋)
基本：TensorFlowでNNを書いた時にその意味が分かる程度の数学の知識

「ああ、これってその辺のDeep Learningのテキストに載ってるような数式をそのまま書けばそのままNNとして動くようになってるんだ、すんげー便利やー」。はい、僕にとってはまさにこれだけです（笑）。

例えば、以下の典型的なMNIST分類のDNNのコードって元々は深層学習青本のpp.7-21辺りに数式で書かれていることを、そのままTensorFlowで表したものですよねという。

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

# 1層目
## 重み付け（パラメータ）の定義
W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 512], mean=0.0, stddev=tf.sqrt(2.0 / (784.0 + 512.0))))
## バイアス（切片）の定義
b1 = tf.Variable(tf.zeros([512]))
## 予測値（学習データに対してフィットさせるもの）を行列計算して与える
y1 = tf.matmul(x, W1) + b1
## 活性化関数（ここではReLU）
y1 = tf.nn.relu(y1)

つづく