論文の概要: Mathematical Foundations of Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18387v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 01:14:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.896062
• Title: Mathematical Foundations of Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習の数学的基礎
• Authors: Xiaojing Ye,
• Abstract要約: この本は、ディープニューラルネットワークの近似能力から、今日の人工知能の進歩を駆動する現代の生成モデルまで、主要な理論トピックにまたがっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6285090269835287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This draft book offers a comprehensive and rigorous treatment of the mathematical principles underlying modern deep learning. The book spans core theoretical topics, from the approximation capabilities of deep neural networks, the theory and algorithms of optimal control and reinforcement learning integrated with deep learning techniques, to contemporary generative models that drive today's advances in artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: この草稿は、現代のディープラーニングの基礎となる数学的原理を包括的で厳密に扱うものである。 この本は、ディープニューラルネットワークの近似能力、ディープラーニング技術と統合された最適制御と強化学習の理論とアルゴリズム、今日の人工知能の進歩を駆動する現代の生成モデルなど、主要な理論トピックにまたがっている。

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