"機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

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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

プログラムの実行方法「インタプリタ」と「コンパイラ」簡単にまとめ

  •  プログラムとは
    • コンピュータが解釈できること
    • 人間が解釈できること
    • アセンブリ言語
    • プログラムは最終的には機械語である
  • 高水準言語
    • 普段利用しているのは高水準言語
    • 翻訳は二段構え
    • コンパイラ
    • インタプリタ
    • 実際の利用のされ方
  • TensorFlow と Chainer
    • TensorFlowはコンパイルを挟む
    • Chainerはインタプリタで動く
  •  関連記事
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1年間ブログを継続して思ったこと。感想や収益に関して

  • ブログは楽しい
    • 1年続いた
    • ブログは基本的に何を書いても良い
    • 自分が何をやっていたか振り返れる
  • ブログの収益について
    • ブログ開始早々にはてなブログProへ
    • 広告収入で有料ブログの利用料金を賄う
    • その後の収益
    • アクセス・収益に関して大事なこと
    • 現在の収益
  • 是非ブログを始めてみましょう
    • はてなブログ
    • Word Press 
    • 最初は収益を気にしないほうが良い
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SVM、ニューラルネットなどに共通する分類問題における考え方

  • はじめに
    • 分類問題の基本
    • 分類における困難:線形分離不可能
  • 非線形な分類問題
    • 曲線、曲面によって境界を定める=空間を捻じ曲げて線形な境界を定める
    • 素朴な疑問とその回答
      • 次元に自由度がある
      • 分離できる可能性が上がる
  • うまい曲げ方を見つける
    • 学習とは空間の曲げ方を学ぶこと
    • ニューラルネットワーク
      • ニューラルネット最初期
      • ニューラルネット中期
      • ニューラルネット現在
      • 過学習
    • サポートベクターマシン
  • まとめ
    • ディープラーニングの手法については以下の記事を参考に
    • サポートベクターマシンについて数式ベースで理解したい方
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TensorFlowの強さはコミュニティの大きさ。参加者の人数とレベルがすごい!

  • TensorFlowのコミュニティ
    • はじめに
    • TensorFlowの強み
      • ネット上に質問と回答が溢れている
      • サードパーティーがTensorFlowを盛り上げる
      • TensorBoardなどの便利機能
      • 宣言的プログラミング
    • 確率モデルを記述するedward登場
    • Google、TensorFlow自体も頑張る
      • アンドロイドOSに対応
      • ラズベリーパイをサポート
    • Chainerは?
      • 分散協調学習へ
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中間表現の変化:生データ→自己符号化→ファインチューニングまで

2017/3/6更新

  • はじめに
  • 自己符号化器
    • 簡単な紹介
    • 事前学習(特徴抽出)
  • 中間表現の変化
    • 生データ
    • 事前学習による符号化
    • ファインチューニングによって変化した中間表現
    • ファインチューニングで中間表現が変わりすぎることを防ぐ
    • 事前学習の初期値を生かしたままファインチューニング(Chainer)
    • 学習の条件
    • TensorFlowの方も 
  • 自己符号化器の発展 
    • 中間表現をいじる
    • 表現学習へ
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ディープラーニングは動的ネットワーク構築が主流になるか? TensorFlow Fold登場

  •  動的ネットワーク構築と静的ネットワーク構築
    • 静的ネットワーク構築
    • 動的ネットワーク構築
  • 動的なTensorFlowが登場
    • 動的なネットワーク構築を行うライブラリ
    • TensorFlow Foldの登場
    • どれがいいのか
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