神经网络的数学（研究生课程讲义）
机器学习
2024-03-11 v1 人工智能
摘要
这些是我在 2021 年至 2023 年间于埃因霍温理工大学教授的同名课程所配套的讲义。本课程旨在为研究生阶段的数学学生介绍神经网络，并旨在激发数学学生对进一步研究神经网络的兴趣。它由两部分组成：首先是深度学习的一般性介绍，重点是以形式化的数学方式介绍该领域。第二部分介绍了李群和齐次空间理论，以及如何将其应用于设计具有理想几何等变性的神经网络。这些讲义尽可能地做到自洽，以便任何具备中等数学背景的学生都能理解。本课程还包含编码教程和作业，以一组 Jupyter notebook 的形式公开提供于 https://gitlab.com/bsmetsjr/mathematics_of_neural_networks。
引用
@article{arxiv.2403.04807,
title = {Mathematics of Neural Networks (Lecture Notes Graduate Course)},
author = {Bart M. N. Smets},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.04807},
year = {2024}
}
备注
Lecture notes of the graduate course 2MMA80 Mathematics of Neural Networks as thought at the Eindhoven University of Technology from 2021 to 2023