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ブックオフ宅本便ページ修正(2018/1/1~1/31)

目次

  • 第1章 教師あり学習と正則化
    • 1.1 教師あり学習
    • 1.2 正則化学習法
    • 1.3 さまざまなスパース正則化
  • 第2章 凸解析の基本事項
    • 2.1 凸関数と凸集合
    • 2.2 劣微分と双対関数
    • 2.3 フェンシェルの双対定理
    • 2.4 近接写像
    • 2.5 強凸関数と平滑凸関数の性質
  • 第3章 確率的最適化とは
  • 第4章 オンライン型確率的最適化
    • 4.1 オンライン型確率的最適化の枠組み
    • 4.2 オンライン学習と確率的最適化の関係
    • 4.3 確率的勾配降下法(SGD)
    • 4.4 確率的双対平均化法(SDA)
    • 4.5 AdaGrad
    • 4.6 ミニマックス最適性
    • 4.7 オンライン型確率的最適化の汎化誤差について
  • 第5章 バッチ型確率的最適化
    • 5.1 バッチ型確率的最適化の問題設定
    • 5.2 確率的双対座標降下法
    • 5.3 確率的分散縮小勾配降下法
    • 5.4 確率的平均勾配法
  • 第6章 分散環境での確率的最適化
    • 6.1 オンライン型確率的最適化の分散処理
    • 6.2 バッチ型確率的最適化の分散処理:確率的座標降下法
  • 付録A
    • A.1 有用な不等式
    • A.2 正則化学習法の1次最適化法(近接勾配法)