数学2022arxiv.org
人工智能的数学（2022）
The Mathematics of Artificial Intelligence (2022)
专业 · 约 75 分钟读完前置知识：线性代数、概率论、深度学习基础
导读
这篇综述讨论人工智能——尤其是深度神经网络——的数学基础，梳理相关理论工具与当前挑战。它试图回答 AI 的成功背后有哪些数学支撑，以及理论理解上仍存在哪些缺口。
HN 关注点：集中在标题术语（AI vs 神经网络）、现代“AI 数学”是否变窄，以及是否有材料解释网络设计取舍背后的数学后果。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 2 补充 2
质疑认为标题应聚焦神经网络，并质疑“AI”术语的泛化使用。
粗看之后，我感觉叫《神经网络的数学》更合适？近年来，人们常用“人工智能”一词来替代“神经网络”。如果将来又变了，我也不会惊讶。如果有证据表明不会变、并且神经网络在某种意义上是最优的智能载体，我很想读一读。
mg查看英文原文
After a cursory glance, my feeling is that "The Mathematics of Neuronal Networks" would be a better title? In recent years, the term "Artificial Intelligence" is often used instead of "Neuronal Networks". I wouldn't be surprised if this will change again. If there is evidence that it will not and Neuronal Networks are for some reason the optimal medium for intelligence, I would love to read about it.
补充分享一本机器学习数学书，并顺势求后续书单。
我正在读《Mathematics for Machine Learning》第4章，目前挺喜欢：https://mml-book.github.io/ 学完这些数学后，接下来该读哪些机器学习书？
melling查看英文原文
I’m on Chapter 4 of the Mathematics for Machine Learning. Enjoying it so far: https://mml-book.github.io/ After learning the math, which machine learning books come next?
质疑认为现代“AI 数学”的范围比早期 AI 数学窄得多。
和 Edward Bender 的旧书相比，“AI 的数学”似乎已经变成了一个非常狭窄的课题。
wrp查看英文原文
When you compare it to Edward Bender's old book[1], the "math of AI" seems to have become a very narrow subject. [1] https://www.amazon.com/Mathematical-Methods-Artificial-Intelligence-Edward/dp/0818672005/
补充想找解释神经网络设计取舍与经验技巧背后数学原因的材料。
有没有人知道专注于人工神经网络数学的“后果”的教材、文章或材料？例如：为什么在这个问题里，用更多层比用更大的层更高效或更不高效；或者结果的分支式演化相对于单一流程的密集计算等。某种对技巧的有理有据的总结（“这之所以有效是因为那个”）。
mdp2021查看英文原文
Does anybody know of textbooks, or articles, material etc. that focus on the /consequences/ of the mathematics of ANNs? For example: why in this problem using more layers is more or less efficient than using bigger layers, or branching evolutions of the outcomes as opposed to intensive computation of a single flow etc. A reasoned summary of the tricks, in a way ("this works because of that").
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- arxiv.org/abs/2106.10165被提到 2 次
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