プログラミングしながら学ぶ応用線形代数 と深層学習（ディープラーニング）
	新井仁之
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	線形代数は、純粋数学のみならず、数値解析、ディジタル信号処理、多変量解析、データ解析、ディープラーニングなどさまざまな応用を持っています。ここでは、そういった線形代数の応用的な側面をコンピュータ・プログラムを書きながら学びます。プログラムを書くということは、その数学の構成的なアルゴリズムを理解することに繋がります｡ ここでは MATLAB を使って解説します。
			内容
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	§1	MATLABを使った離散コサイン基底と離散コサイン変換入門 　- No.1 1次元データ篇
	§2	MATLABを使った離散コサイン基底と離散コサイン変換入門 　- No.2 画像データ圧縮篇
	§3	特異値分解のアルゴリズムと次元圧縮 - MATLAB版
	§4	特異値分解と主成分分析 (1) - MATLAB 版
	§5	ムーア・ペンローズ一般逆行列と多項式曲線によるデータフィッティング - MATLAB companion
	MATLAB で学ぶ深層学習
	§6	プログラミングしながら学ぶ深層学習 1 　 　- 数学の解説から分類のプログラム例までを MATLAB で解説
	§7	MATLAB で学ぶ畳み込みニューラルネットの基礎　1. 　深層学習で使われる im2col を MATLAB で解説
	§8	MATLABで学ぶ畳み込みニューラルネットの基礎　2. 　Im2Col を用いた畳み込み計算を MATLAB で解説
	§9	MATLABで学ぶ畳み込みニューラルネットの基礎 　3. 　Im2Colを用いた最大プーリングを MATLAB で解説
	§10	MATLABで学ぶ畳み込みシューラルネットの基礎　４ 　col2im，逆最大プーリングを MATLAB で解説
		以下続く
			関連動画
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