HELLO CYBERNETICS

深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

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ニューラルネットのための最適化数学

  •  はじめに
  • 最適化数学
    • 最適化問題の簡単な例
      • 例題の解法
      • 微分による解法の注意点
    • 凸最適化問題
      • 凸関数
      • 凸関数の定義
  • ニューラルネットの学習
    • ニューラルネットの目的関数
    • ニューラルネットの勾配降下法
      • パラメータを求める戦略
      • 勾配降下法
    • ニューラルネットの損失関数
      • 目的関数の凸性
      • 最適化における課題
  • 記事
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時系列データ:隠れマルコフモデルの基礎と、リカレントネットの台等

  • はじめに
  • 隠れマルコフモデル
    • 確率分布として考える
      • 隠れていないマルコフモデル
      • 隠れマルコフモデル
      • 隠れマルコフモデルの学習
      • 隠れマルコフモデルでの予測
    • 隠れマルコフモデルで何ができるか
  • リカレントネット
    • リカレントネットの構造
    • 時間方向への展開
    • 深層学習について
    • 記事
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chainer記事のメモ

  • はじめに
  • 記事のまとめ
    • chainer導入
      • Pythonの導入
      • chainer導入
    • chainer入門
      • chainer公式ドキュメントのIntroduction
      • 英語ができない場合のintroduction
      • chainerの理解を深める
    • chainer応用
      • 正則化やドロップアウト
      • 独自データを用いる
      • 画像データ
      • テキストデータ
      • LSTM
    • chainer公式ドキュメントの日本語版
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時間周波数解析:短時間フーリエ変換

  • 短時間フーリエ変換
    • フーリエ変換
      • フーリエ変換おさらい
      • フーリエ変換の落とし穴的な仮定
    • 時間周波数解析への誘い
      • 時間周波数解析の出発点
      • 短時間フーリエ変換
    • 短時間フーリエ変換の欠点
      • 不確定性関係
      • 精度が必要な場所とそうでない場所
      • ウェーブレット変換
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機械学習手法を理解する手順

  • はじめに
    • プログラムへの理解度
    • 機械学習への理解度
    • 何が重要か
  • アルゴリズムとしての理解
    • アルゴリズムとプログラム
    • プログラムの理解
    • アルゴリズムとしての理解
  • 機械学習手法を理解する方法
    • 機械学習を抑えるためのポイント
      • 更新式を理解すること
      • 判別も回帰も大雑把には何らかの関数
      • 大枠はこれで殆ど掴める
    • 次のステップ
      • モデルについて詳しく知る
      • 最適化を知る
    • まとめ
      • つまずくポイント
  • 記事
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