Enviar búsqueda
Cargar
Fundations of information geometry chap0
•
0 recomendaciones
•
235 vistas
Hiroki Iida
Seguir
情報幾何学の基礎0章ー補足資料
Leer menos
Leer más
Ciencias
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 8
Descargar ahora
Descargar para leer sin conexión
Recomendados
Information geometry chap3
Information geometry chap3
Hiroki Iida
(deplicated)Information geometry chap3
(deplicated)Information geometry chap3
Hiroki Iida
情報幾何学の基礎2章補足
情報幾何学の基礎2章補足
Hiroki Iida
Information geometry chap6
Information geometry chap6
Hiroki Iida
第0回 材料基礎 補足資料_2010
第0回 材料基礎 補足資料_2010
raira87
Troullier and Martinsの擬ポテンシャルの作成法
Troullier and Martinsの擬ポテンシャルの作成法
dc1394
ローレンツ変換と不変量
ローレンツ変換と不変量
M M
17. 衣食住の表記と教育
17. 衣食住の表記と教育
reigan_s
Recomendados
Information geometry chap3
Information geometry chap3
Hiroki Iida
(deplicated)Information geometry chap3
(deplicated)Information geometry chap3
Hiroki Iida
情報幾何学の基礎2章補足
情報幾何学の基礎2章補足
Hiroki Iida
Information geometry chap6
Information geometry chap6
Hiroki Iida
第0回 材料基礎 補足資料_2010
第0回 材料基礎 補足資料_2010
raira87
Troullier and Martinsの擬ポテンシャルの作成法
Troullier and Martinsの擬ポテンシャルの作成法
dc1394
ローレンツ変換と不変量
ローレンツ変換と不変量
M M
17. 衣食住の表記と教育
17. 衣食住の表記と教育
reigan_s
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Hiroki Iida
Information geometriy chap5
Information geometriy chap5
Hiroki Iida
Dissecting contextual word embeddings
Dissecting contextual word embeddings
Hiroki Iida
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
Hiroki Iida
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Hiroki Iida
Ai for marketing
Ai for marketing
Hiroki Iida
Graph and network_chap14
Graph and network_chap14
Hiroki Iida
Introduction to baysian_inference
Introduction to baysian_inference
Hiroki Iida
内燃機関
内燃機関
Hiroki Iida
Kl entropy
Kl entropy
Hiroki Iida
色々な確率分布とその応用
色々な確率分布とその応用
Hiroki Iida
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
Hiroki Iida
テクノロジーと組織と発展
テクノロジーと組織と発展
Hiroki Iida
Más contenido relacionado
Más de Hiroki Iida
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Hiroki Iida
Information geometriy chap5
Information geometriy chap5
Hiroki Iida
Dissecting contextual word embeddings
Dissecting contextual word embeddings
Hiroki Iida
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
Hiroki Iida
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Hiroki Iida
Ai for marketing
Ai for marketing
Hiroki Iida
Graph and network_chap14
Graph and network_chap14
Hiroki Iida
Introduction to baysian_inference
Introduction to baysian_inference
Hiroki Iida
内燃機関
内燃機関
Hiroki Iida
Kl entropy
Kl entropy
Hiroki Iida
色々な確率分布とその応用
色々な確率分布とその応用
Hiroki Iida
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
Hiroki Iida
テクノロジーと組織と発展
テクノロジーと組織と発展
Hiroki Iida
Más de Hiroki Iida
(13)
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Information geometriy chap5
Information geometriy chap5
Dissecting contextual word embeddings
Dissecting contextual word embeddings
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Ai for marketing
Ai for marketing
Graph and network_chap14
Graph and network_chap14
Introduction to baysian_inference
Introduction to baysian_inference
内燃機関
内燃機関
Kl entropy
Kl entropy
色々な確率分布とその応用
色々な確率分布とその応用
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
テクノロジーと組織と発展
テクノロジーと組織と発展
Fundations of information geometry chap0
1.
定理 0.tl 陰
関数 定理 ⑦ の 変数 の 場合 (I) FIX 、 おもに 関数 と し 、 点 ( ab ) で Fcab ) 2 0 、 貴( ab ) も 0 とする 、 この とき a の 周り で は 1 0 は ) 2 0 , If ( X ) は 4) は 0 - 関数) で 、 feat か と なる もの が たた に 存在 する 。 つまり 、 C ' 一 級 関数 で の ) で 次 の 川 川 を みたす もの が、 a. の 周り で ただ 1つ 存在 する (i) F は 、 ) に 01 恒等 的 ) yfca に b 、 位 > ヌ、 導 関数 は 以下 を 満たす か が 滎榮 、 1 に
2.
く 証明 ) に
I F Feb ) と 仮定 する し ない 1 4 0 も 証明 は 同様 ) は 巡 3 ) は 連続 関数 なので、 近傍 Ute と は 、 はな り において 、 かな ) 7 0 と し て よい 。 Vista 念が災で箱な 筇糶だ! giで 、 り くに ( ab に 0 く に 4 州 が よ、 2 f の 連続 性 より U において ad に は 、 4 0 , Ford ) 7 0 と 考え 2 よい これら より 、 U 内 に F しな た 0 となる 点 が みい子 < d) が各 乂 で 、 ただ 1つ 存在する。 これ を お みか とおく はしか の 存在) 定義より ftp.flyw.trfassss
3.
fm が 連続
関数 で ある こと を示す が % で のか が 連 失 売 で は ない と 仮定 する と 、 al Xn - M くん に は け 、 1 Ha ) - fol Rao と なる が が 存在 する . R 2 において 、 比 で 、 私 川 は し た HEU に 収束する 部分 列 を もつ 。 -0 仮定 より 、 lft-fMsRE8b.l3ifMIZE.n@li.FlNn、 51 い た 0 は 1 , n - ) と 0 と F に は ) の 連続 性より 、 F 1 で み に 。 み ) の 唯一 性 より み まし た ) よって と 矛盾 、 よっ て 扮 は 連続 関数 -
4.
最後 に .HN
い た ( 興 を ほ ( Nifty 示す o. t ) EV { に は 111110 は 1 KS.SN l 平均 値 の 定理 より 、 010<0<1 ) が 存在 し て 、 F 1 で は どこ に は 、 H t.SI し た 0 」 、 Ne ) 北 は 1 が わ はり と なる 。 今 、 み れい 、 み た flxts ) と する と 0 こ 51を し た 0 いる +0 と ) も なし な 05.2+0-4 よって、 が 浩 -_- た が 興 Fy し た もの で も り S) 0 と する と 、 5 4 ) の 連続 性 より 切 0 と なり 、 _ Fxl が 0s.AM ftp.Eい たな幾 一 年 に 迎 ほ は 、 女川 が いい ー ば、麓 は 辺 が 襲
5.
定理 0.tl 陰
関数 定理 に は 、 タパ ( か は いい か の 場合 、 お f ( か と すれ ば 間木 素 。 以下 定理 を記す。 - に は 、 ま) を 0 - 糸 及 と し 、 ( As b ) 2 ( a , - an , b ) で た ( A . b) で ない かも 0 と する 。 この とき 、 比 の 近傍 で 定義 さ れた 、 G 系及 た f (か で 、 以下 の しり ど ) を 満たす もの が、 ただ 1つ 存在 する 」 (i) に は 、 九 刈 で 川 f 岡 が さらに 以下 が 成り立つ 誌 が 幽 なしが
6.
定理 0.lt 陰
関数 定理 ② 一般 形 ( 内容 は 教科書 の 通り (証明 ) は い ゆ) と する deyi.tl 纂 キ 0 より 、 舞 と も い たの 次元 が 1 つ の 場合 、 の 陰 関数 定理 が成立する ので 、 8 は 、 お ー みなみ を考えると 、 阿 近傍 で 以下 が 成立 (i) 片 ( かみ いみ は 進み 、 一 のサン 0 じ けい Bibmjzbn が 9 は 4 級 に よれ ば t - t.PLは「 京 た か な が ない JR は み
7.
これ より lii
) から 、 人 は 、 かがみ がた り に 0 , れ た が 一 社 ) 2 bn 数 豔 、 一 嶽 以下 同様 に 行う と 、 みな の 一 、 FI は 、 批判 に 0 . 手紙 に ゆ 唯一 性 は 川 が、 各 た が 唯一 なので 、 升 も 唯一
8.
0.3 テンソル に 3
. に 2.5 ころ の 場合 、 線形 結合 で 書ける 2 との 例示 に は が 、 ピン ポリ がたな の 6oetf@fDcN.fM eee ) ではたの を 断 せ ばり 桃 城 袽 ば 倒 ) がなに が より 、
Descargar ahora