Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mathematical theory of deep learning

論文の概要: Mathematical theory of deep learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18384v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 20:37:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-29 14:59:16.835150
Title: Mathematical theory of deep learning
Title（参考訳）: 深層学習の数学的理論
Authors: Philipp Petersen, Jakob Zech,
Abstract要約: これは近似理論、最適化理論、統計学習理論の基本的な結果をカバーしている。本書は,本トピックに関する基礎知識を読者に提供することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This book provides an introduction to the mathematical analysis of deep learning. It covers fundamental results in approximation theory, optimization theory, and statistical learning theory, which are the three main pillars of deep neural network theory. Serving as a guide for students and researchers in mathematics and related fields, the book aims to equip readers with foundational knowledge on the topic. It prioritizes simplicity over generality, and presents rigorous yet accessible results to help build an understanding of the essential mathematical concepts underpinning deep learning.
Abstract（参考訳）: この本は、ディープラーニングの数学的解析の紹介を提供する。これは、深層ニューラルネットワーク理論の3つの柱である近似理論、最適化理論、統計学習理論の基本的な結果をカバーしている。本書は、数学や関連分野の学生や研究者のためのガイドとして、このトピックに関する基礎知識を読者に提供することを目的としている。一般性よりも単純さを優先し、厳密でアクセスしやすい結果を提示し、ディープラーニングを支える基本的な数学的概念を理解するのに役立つ。

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