ニューラルネットワークの万能近似定理を完全に理解する

内容概要

ニューラルネットワークは与えられたデータに適合する複雑な関数を作り出すことで
回帰、分類、次元圧縮などのタスクをこなしてくれる、end to end な学習器です。

近年は複雑なデータ構造が与えられても高い精度を発揮しています。

本セミナーでは、ニューラルネットワークの活躍を支えてくれている、
ニューラルネットワークの普遍性定理 (万能近似定理とも) を扱っていきます。
これは、ニューラルネットワークの任意の関数に対する近似性能を保証してくれる、
重要な定理です。

講師を務めて頂く方は、学生時代に数学を専攻していた方なので、
数学の専門家ならではの視点を味わうこともできます！

応用を支えている理論の側面に迫ってみませんか？

開催日程

8/24（土）　
受付　　　：15:50〜16:00
講義　　　：16:00〜18:00

※
途中切りの良いところで5分10分の休憩を設けます

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

アジェンダ

・対象論文の解説 (100分)
　関数解析・測度論等の知識は前提とせずに解説します。

・質疑応答及びディスカッション(20分)
　基本的にはフリーで質疑応答やディスカッションができればと思います。

対象者

・機械学習の数理に興味がある方

当日のお持物

・ノートとペン

費用

・3,000円

定員

6名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

当日までの事前準備

以下の論文がベースとなります。
https://pdfs.semanticscholar.org/05ce/b32839c26c8d2cb38d5529cf7720a68c3fab.pdf

講師プロフィール

数学で修士号を取得。専門は複素幾何学。銀行でクオンツを経験した後、
現在は機械学習エンジニアとして活躍中。

領収書

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
領収証発行の際は事務手数料として（法人料金も兼ねて）追加で1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に
迷惑なので基本的に行わないようにお願いします。
体調不良などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、イベントへの
お問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加を
お断りさせていただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでの
ご連絡をいただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）