ML diary.

Deep learning, どういう話かすっかり忘れてしまったので Goodfellow を読み直す。今回は頭から順番に読む。ようやく Part 1 読了。Part 1 は Deep Learning の前段階である線形代数だのなんだのを復習する内容。

まあ読まなくてもいいと思う。知っている内容は知っているし、知らない話は短く書かれてもわからない。

あとあと必要とされる知識のうち自分が知らないものを把握する役にはたった。自分は確率、情報理論が怪しい。数値計算は怪しいけれど、まあこれはなくても大丈夫かな。なんとなく。線形代数はたぶん大丈夫。機械学習基礎、きっと大丈夫。

確率と情報理論は主に Part 3 で必要とされた記憶がある。つまり Part 2 までは読み進められるけれど Part 3 を読む前にはこれらの前提知識を勉強する必要があるということ。それがわかったのはよかった。

明日から本編である Part 2 に入れるのはうれしい。読み切るのにどれくらいかかるかねえ。

関係ないけど Ian Goodfellow 氏、いつのまにか OpenAI から Google に移籍していた。時代に欲されている人は自由だなあ。