論文の概要: Mathematics of Neural Networks (Lecture Notes Graduate Course)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04807v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 08:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:05:16.608375
• Title: Mathematics of Neural Networks (Lecture Notes Graduate Course)
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの数学(講義ノート研究科)
• Authors: Bart M.N. Smets
• Abstract要約: このコースは、大学院レベルの数学の学生のためのニューラルネットワークの導入を目的としている。 講義ノートは、適度な数学のバックグラウンドを持つすべての学生にアクセスできるよう、可能な限り自己完結型にされた。 このコースには、Jupyterノートブックのセットという形でのコーディングチュートリアルや課題も含まれていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: These are the lecture notes that accompanied the course of the same name that I taught at the Eindhoven University of Technology from 2021 to 2023. The course is intended as an introduction to neural networks for mathematics students at the graduate level and aims to make mathematics students interested in further researching neural networks. It consists of two parts: first a general introduction to deep learning that focuses on introducing the field in a formal mathematical way. The second part provides an introduction to the theory of Lie groups and homogeneous spaces and how it can be applied to design neural networks with desirable geometric equivariances. The lecture notes were made to be as self-contained as possible so as to accessible for any student with a moderate mathematics background. The course also included coding tutorials and assignments in the form of a set of Jupyter notebooks that are publicly available at https://gitlab.com/bsmetsjr/mathematics_of_neural_networks.
• Abstract（参考訳）: これらは、私が2021年から2023年までアイントホーフェン工科大学で教えた同じ名前の講義ノートです。 このコースは、大学院レベルの数学の学生のためのニューラルネットワーク入門を意図しており、数学の学生にニューラルネットワークのさらなる研究に興味を持たせることを目的としている。 第一に、正式な数学的方法でフィールドを導入することに焦点を当てた、ディープラーニングの一般的な紹介です。 第2部は、リー群と等質空間の理論の紹介と、それが望ましい幾何学的同値性を持つニューラルネットワークの設計にどのように適用できるかを提供する。 講義ノートは、適度な数学のバックグラウンドを持つすべての学生にアクセスできるよう、可能な限り自己完結したものであった。 Jupyterノートブックはhttps://gitlab.com/bsmetsjr/mathematics_of_neural_networks.comで公開されている。

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