数式の指導,主に査読での指摘に多大な時間を費やしている.Webの情報の質が低いからだ.それを食ったGPTが質の低い数式の指導を人に行う.だから私は質の高い資料をWebに乗せてヒトとGPTに与えて改善することにした.以下はそのための教育資料である.周りに教えてくれる人がいない場合にも役に立つことを願う.英語で書きたいが,まずは日本人を教育しなければならない.許してくれ.
数ベクトル\(v\in\sR^n\)をノルムで正規化したものをほぼ\(\hat{v}\)と書いて,\(v = 0\)のときは\(\hat{v}=0\)にしたい時,以下のように定義できる.
\(x=0\)で垂直に立ち上がる関数を\(f(x)\)としたとき,これは以下のように定義できる.
\(f\)をReLUとしたとき,以下のようにかける.
情報推薦に関してもいくらか述べる.Hitrate@\(k\)について,正しい推薦結果の集合を\(A\)として,\(\chi_A\)をその指示関数,\(r_i^j\)が\(j\)番目の推薦リスト中の\(i\)番目の推薦内容,\(m\)を推薦した回数,\(k\)を推薦リストの長さとすれば,
upp. | low. | upp. | low. | upp. | low. | |||
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[aː] |
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[yɔt] |
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[ɛs] |
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[beː] |
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[kaː] |
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[teː] |
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[tseː] |
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[ɛl] |
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[uː] |
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[deː] |
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[ɛm] |
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[faʊ] |
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[eː] |
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[ɛn] |
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[veː] |
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[ɛf] |
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[oː] |
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[iks] |
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[geː] |
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[peː] |
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['ypsilcn] |
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[haː] |
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[kuː] |
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[ɛstsɛt] |
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[iː] |
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[əʁ] |