回答編集履歴
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修正
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@@ -22,11 +22,11 @@
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∂q_k/∂p_j
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-
=∂(V・H + c)/∂p_j (∵ q_k = V_k・H + c )
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+
=∂(V_k・H + c)/∂p_j (∵ q_k = V_k・H + c )
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-
=∂{V・(h_1 h_2 ・・・ h_j ・・・h_K)' + c}/∂p_j
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+
=∂{V_k・(h_1 h_2 ・・・ h_j ・・・h_K)' + c}/∂p_j
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-
=∂[V・{f(p_1) f(p_2) ・・・ f(p_j) ・・・ f(p_K)}' + c]/∂p_j (∵ h_k = f(p_k) )
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+
=∂[V_k・{f(p_1) f(p_2) ・・・ f(p_j) ・・・ f(p_K)}' + c]/∂p_j (∵ h_k = f(p_k) )
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=0・(K-1) + 0 + ∂{v_kj・f(p_j)}/∂p_j (∵ ∂{v_kz・f(p_k)}/∂p_j=0(k≠j) , c/∂p_j = 0)
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訂正
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@@ -16,17 +16,17 @@
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+
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①を前提にします。（p_jは広げて書けば、p _ jとなります。jがiに見えますね。）
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∂q_k/∂p_j
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-
=∂(V
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+
=∂(V・H + c)/∂p_j (∵ q_k = V_k・H + c )
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-
=∂{V
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+
=∂{V・(h_1 h_2 ・・・ h_j ・・・h_K)' + c}/∂p_j
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-
=∂[V
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+
=∂[V・{f(p_1) f(p_2) ・・・ f(p_j) ・・・ f(p_K)}' + c]/∂p_j (∵ h_k = f(p_k) )
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=0・(K-1) + 0 + ∂{v_kj・f(p_j)}/∂p_j (∵ ∂{v_kz・f(p_k)}/∂p_j=0(k≠j) , c/∂p_j = 0)
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@@ -36,6 +36,4 @@
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-
∂E_n/∂p_jを行列として扱うならば、V_kはVのままでいいです。
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-
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これからも、頑張ってください。
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かっぴつ
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@@ -15,6 +15,8 @@
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15
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また、 僕の説明で分からないことがあれば、「偏微分」「行列」「統計」を一通り学習してみるといいです。この辺の理解をすることで、上っ面の理解ではなく、ごまかすことなく、ディープラーニングを理解して応用できるようになるでしょう。
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+
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+
∂E_n/∂p_jがスカラー値であることと
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①を前提にします。（p_jは広げて書けば、p _ jとなります。jがiに見えますね。）
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@@ -34,4 +36,6 @@
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+
∂E_n/∂p_jを行列として扱うならば、V_kはVのままでいいです。
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+
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これからも、頑張ってください。
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誤字の修正
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@@ -34,14 +34,4 @@
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大変失礼ですが、
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質問者様がこれを理解できなかったのは、行列と偏微分について学習されていないからではありませんか？
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今まで読んできたものも、曖昧に理解されてませんか？
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+
これからも、頑張ってください。
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時間を無駄にされないためにも、一度本を投げ捨て、
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上にあげた３科目を学習されることをお勧めします。
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