"機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

HELLO CYBERNETICS

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

本ブログの記事まとめ

f:id:s0sem0y:20170505210948p:plain

記念すべき(?)100記事目ということで、ブログの記事を見直し、まとめました。

 

  •  はじめに
  • ニューラルネットワーク関連
    • ニューラルネットの学習
    • ニューラルネットの基礎
    • 深層学習への発展
  • 機械学習の基礎数学関連
    • 機械学習と数学の勉強
    • 機械学習に現れる具体的な数学
    • 情報理論周り
    • 確率・統計周り
  • 従来の機械学習と機械学習の基礎全般
    • 線形回帰
    • 線形識別
    • 発展的内容
    • 特徴抽出・クラスタリング
    • 評価関数(損失関数)関連
  • 信号解析
    • フーリエ解析
    • 信号推定関連
  • 深層学習のハードやフレームワーク
    • ハードの話
    • フレームワークの話
  • まとめてみての感想
続きを読む

線形回帰モデルと最小二乗法

  • はじめに
  • 線形回帰
    • 線形関数
    • 線形回帰の目的
    • ガウスノイズモデル
    • 最尤推定法
    • 対数尤度
    • 最小二乗法との関係
    • 最小二乗法はどんなときに使えるか
  • 次に読む記事
    • 最尤推定より更に実用上強力なMAP推定
    • 分類問題では最小二乗法は用いない
続きを読む

深層学習のフレームワーク「dynet」

  •  dynet
    • 特徴
      • Define by Runの方
      • Chainerよりはモジュールの粒度は低い
    • コードの例
      • パラメータの準備
      • 計算グラフ構築
      • 学習部分
      • Define by Runを支えているのは結局ここ
      • 動的にネットワークを変える
  • まとめ
  • dynetドキュメント
    • ドキュメント
    • 技術論文
続きを読む