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機械学習確率的勾配降下法で機械学習を最適化する

SGD(確率的勾配降下法)は、機械学習の最適化でめっちゃ重要な役割を果たしてるよ。データが多いときでも効率よく学習できるし、計算が早いのが特徴。ミニバッチを使って、ランダムに選んだデータから勾配を計算して、パラメータを更新するんだ。これのおかげで、大規模なデータセットでも対応できるし、収束も早くなることが多いよ。だから、深層学習とかでもよく使われてるんだ。

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代数幾何学シャファレヴィッチ・タテ群とラグランジアンファイブレーションの関係

シャファレヴィッチ・タテのツイストがラグランジアンファイブレーションを通じて複雑なジオメトリにどんな影響を与えるか探ってるんだ。

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