キーワード
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授業の目標
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機械学習、とくに多層パーセプトロンによる学習の数学的基礎について学ぶ。
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到達目標
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代表的な機械学習系である多層パーセプトロンの学習を中心に、機械学習論の科学的背景と数学的基礎について解説する。
この授業の到達目標は、機械学習論の数学的基礎を身につけ、多層パーセプトロンの学習において生じる典型的な問題
1. 勾配消失: 勾配学習において局所的に勾配が平坦となり、学習の進展が停滞する。
2. 過学習: 与えられたデータに特化した学習が生じ、汎化性能が下がる。
について理解することである。
関連してディープラーニング、力学系理論に基づく解析といった最近の研究にも触れる。
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授業計画
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1) 機械学習とニューラルネットワーク
2) 回帰分析
3) 多層パーセプトロンと勾配降下法
4) 勾配消失と過学習
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準備学習(予習・復習)等の内容と分量
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成績評価の基準と方法
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出席状況とレポート課題により成績評価を行う。
授業の実施詳細についてはmoodleの当該授業グループページを参照すること
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有する実務経験と授業への活用
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他学部履修の条件
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テキスト・教科書
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講義指定図書
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参照ホームページ
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研究室のホームページ
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https://www.math.sci.hokudai.ac.jp/~ysato/ja/index.html
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備考
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授業中にテキストと文献を提示する。
授業の実施詳細についてはmoodleの当該授業グループページを参照すること
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更新日時
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授業実施方式
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