"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

【学習を実行】ニューラルネットとTensorFlow入門のためのオリジナルチュートリアル2

【本当の初心者向け】ニューラルネットとTensorFlow入門のためのオリジナルチュートリアル1

【多様体学習】LLEとちょっとT-SNE

入力データの構造に着目した畳み込みニューラルネットとリカレントニューラルネット

【API,サンプルコード,使い方】TensorFlowの参考リンク、記事まとめ

【正比例から】基礎からの微分と線形代数への再入門

【教師なし学習・クラスタリング】K-means

tensorflow + edwardで混合ガウスモデル

【自分用メモ】今後やりたいこと

機械学習のための集合・写像

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リカレントネットワークの基本的な考え方

【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理

最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。

機械学習で抑えておくべき損失関数(分類編)

機械学習で抑えておくべき損失関数(回帰編)

ウェーブレット変換の基本

ニューラルネットワークの線形変換と活性化関数について

ディープラーニングの理論的な側面についてメモ

世界の終焉とハノイの塔

【ただのボヤキ】統計学と機械学習とディープラーニングと

識別関数、識別モデル、生成モデルの違いを解説

【自分用メモ】時間周波数解析手法のまとめ

Chainer2.0がリリース【今後の安定版】とりあえず抑えておきたい変更点

Chainer2.0がリリースされ、今後の安定版として使われることになりました。以後、これからChainerを本格的に使っていく場合はこちらを利用していくことになります。

ディープラーニングを更に深くすることを可能にするか?Highway Networksのメモ

今更聞けないディープラーニングの話【ユニット・層・正則化・ドロップアウト】

ディープラーニングを手軽に始められるようにはなったものの、実際に学習を上手く進めるにはチューニングという作業が欠かせません。ここではチューニングの際に気をつけることをサラっとまとめておきます。

【声でグラスを割る!】共振現象と固有振動数

Chainerで勾配法の基礎の基礎を確認【ニューラルネット入門】

勾配法はニューラルネットワークの学習の基礎になります。基本的な問題を見て、勾配法を確認してみましょう。

【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

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…

脳から直接司令を出す【次世代技術Brain Computer Interface】

Brain Computer Interface(以下BCI)とは脳活動を直接用いて外部機器との通信を可能にする技術の総称です。

今更聞けないLSTMの基本

ディープラーニングで畳込みニューラルネットに並ぶ重要な要素のであるLong Short-Term Memoryについて、その基本を解説します。

パネル型のホームがイカした「ZENO-TEAL」にテーマを変換。いろいろと行ったカスタマイズについても解説

新しいテーマに対応させるべく、ここに記事紹介文を書いていきます。 現在かなりの突貫工事中。