線形代数

年度末は 結果を出すことを優先しました。

連休前になって、ようやく一息ついたため、復習と補強を目的に以下の図書を読んでいます。

巣籠悠輔「詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~」

機械学習関連ですが、その理論的背景から詳述されています。

私にとっては4章までが復習。5章以降は時系列データの取り扱いのため補強に当たります。「詳解」と銘打つだけあり、数学の準備（偏微分や線形代数）から丁寧に記載されています。

\begin{align*}{\bf a}\cdot {\bf b}&：内積\\{\bf a}\times {\bf b}&：外積\\{\bf a}\odot {\bf b}&：要素積\\{\bf a}\otimes {\bf b}&：テンソル積\end{align*}

要素積だけ異色かもしれませんが、頻繁に使いました。これ、EXCELでは面倒な操作。でも python では簡単でした。c やfortran で書かれたライブラリが用意されている環境は、操作面でも計算速度でもユーザーにとって有利です。

復習ということもあって、4章までは一気に読めました。5章以降は連休中に読みましょう。

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いつぞやからBlogger が TEX 非対応になっていることに気づいていましたが、そのままにしていました。今回、MathJax を利用して表示できるようにしました。
以下のスクリプトをテーマの head 内に書き込むだけです。

https://www.mathjax.org/#gettingstarted
<script src='https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML' async></script>