【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの基礎数学

【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの基礎数学 G検定

G検定記事はこちら。
https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-deep-learning-for-general-2020-1/

はじめに

G検定シラバスとしては明記されていないが、数問出題される。
難易度は低。しかし、過去問、問題集から外れた問題も若干出やすい。
ノルムの算出方法、ベイズの定理なども事前に調べておく必要がある。

ディープラーニングの基礎数学

上記に加えて以下の把握をしておいた方が良い。

  • CNNの畳込み演算の計算
  • ノルム算出方法(三平方の定理)
    • \(斜辺=\sqrt{底辺^2+高さ^2}\)
  • ベイズの定理
    • \(P(B|A)=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}\)

まとめ

それほど難しいものは含まれていない。
よって、確実に正答できるようにはしておきたい。

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