AI数理

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[AI数理] 指数関数

おはようございます！(株) Qualiteg 研究部です。本日は指数関数を学びましょう。 対数関数の微分公式の導出でお役立ちなので、今回の出番となりました。 指数関数とは 指数関数は、繰り返しの掛け算を表す数学の式です。例えば、「2を3回掛ける」を考えると、これは \(2 \times 2 \times 2\) となり、結果は \(8\) です。数学的には、これを \(2^3 = 8\) と表現します。ここで \(2^3\) の形が指数関数であり、「 \(2\) 」が底、「\(3\)」が指数です。 指数関数は多くの自然現象や科学技術で見られる現象を表すのに非常に重要です。例えば、銀行の複利計算や細菌の増殖など、時間とともに増加する速度が速くなるような現象です。 指数関数はまた、数学において他の多くの概念や公式の基礎ともなっています。特に、対数関数の微分公式の導出には指数関数が不可欠です。対数関数の微分は、対数関数のグラフの傾きを求める計算方法です。この微分公式を理解するためには、指数関数の性質が重要です。 指数関数の重要な性質の一つに、

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AI数理は Minecraftの夢を見る?

みなさまこんにちは、(株) Qualiteg 研究部です。 LLM関連の論文を読んでいると、なぞの数式、なぞの記号がたくさんでてきて、めまいがすることはないでしょうか？ 私も学生時代ニューラルネットを研究していましたが、それを理解するための数学的背景がミルフィーユのように多層になっており、面食らった記憶があります。 現代のLLMは、パーセプトロンや初期のニューラルネットの研究にくらべると、いや、分析系のディープラーニングベースAIの頃からみてもミルフィーユの層が10倍くらい厚く、LLMの仕組みを数学的に理解するには、その何重、何百という数学的理論基盤を理解しなければいけません。 （LLMを利用するだけなら、ミルフィーユをまるごと食べて「おいし～」って言っている状態ですが、じゃあ、その多層（の数理）になったミルフィーユを１層ずつ理解しながら作っていくのは食べるのにくらべてどれだけ大変か、ですね。） このように、LLMの実現には、機械学習の基礎編としての確率統計の話や、クラシックな機械学習の理論から、ディープラーニングで使う微分や離散化、RNN,LSTMなどを経てそこからトラ