"機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

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

【書評】速習 強化学習-基礎理論とアルゴリズム-

はじめに 本書の概要 本の対象者 必要な前提知識 おすすめできない人 おすすめの人 はじめに 今回は2017/9/21に出版された「速習 強化学習-基礎理論とアルゴリズム」についてザッと読んだ感想などを述べていきます。 速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム―…

最適制御からの強化学習

はじめに 最適制御 そもそも制御問題とは? 自動制御 フィードバック制御 制御問題の例 最適制御問題 最適制御のまとめ 最適制御から強化学習へ 最適制御の困難 強化学習の形式と最適制御との比較 環境の振る舞いを知る方法は無いのか 強化学習の大まかな流…

交差検証の話

【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】

ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書き…

【信号処理・制御工学の基礎】線形差分方程式の表現まで

古典制御・信号処理の基礎となるインパルス応答と畳み込み演算

Pytorchのニューラルネットの書き方

【Pytorch】torch.Tensorの作成と基本操作

ベイズの勉強に良さそうな記事まとめ

PytorchのLSTMとChainerのLSTMの違い + 【PytorchのLSTMサンプルコード】

tensorflowの計算グラフにif文を入れる

Pytorch基本メモ (主にtorchとtorch.aurograd.Variable)

【ベイズ推定って結局何なの?Part2】

Pytorchで遊ぼう【データ成形からFNNまで】

【ディープラーニングフレームワーク】Chainer, Keras, TensorFlowとfast.aiが選んだPytorch

機械学習関連を取り扱うはてなブログを探してみた

ディープラーニングの応用のための具体的方針まとめ

【書籍紹介】TensorFlow機械学習クックブック

ディープラーニングフレームワークの本まとめ

統計物理学と機械学習の関係

自動車と自動運転、その技術について雑記

機械学習・深層学習Q&A

もうこれだけは絶対に把握しておいてください! ってものだけ。

【8月中】個人的に勉強したいことまとめ

機械学習・ディープラーニング・強化学習・ベイズを学べる無料講座

【ベイズ推定って結局何なの?】

MXNet1つでChainerやKerasやTensorFlowのように書けるらしい

連立方程式から始める機械学習

確率変数と確率質量関数・確率密度関数

複素ニューラルネットワークっていうのが有るらしい

機械学習をこれから始める人の線形代数を学ぶモチベーション