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最適化数学,ニューラルネット,ゼータの数理(3年ゼミ)

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一人目,最適化数学.
毎度色々な最適化数学を紹介しているシリーズ.
今回は巡回セールスマン問題の近似解の紹介と,出会いの数理の話.
で,出会いの数理でどうやら当人の中でゲームとつながったらしい.
今後はその方向に進むのかね.

応用に役立つ50の最適化問題 (応用最適化シリーズ)

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二人目,ニューラルネット.
古典的パーセプトロンの学習収束定理をやった.
学習が収束しないなら重みベクトルの列がある不等式を満たすのだが,
それを評価すると最後に有界な解を持つ二次不等式になる,
と言う理由で重みベクトルの列が有限回で止まるのだ,という証明.
なるほどね.きっともっと力学系的に綺麗に証明できると思うのだけどね.

ニューロコンピューティングの数学的基礎

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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

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三人目,ゼータの数理.
ようやく複素関数論も当人の中で収束するようで,
次回からゼータになるのかな.

リーマンのゼータ関数 (開かれた数学)

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素数とゼータ関数 (共立講座 数学の輝き)

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