"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

深層学習と並ぶ人工知能の巨塔、強化学習とは一体何か

自己啓発本やビジネス本を食わず嫌いしていた私が【7つの習慣】を読んで

またもやTensorFlowが強化!!深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】

統計学の神の指紋【経済数学の直感的方法】

【書籍紹介】IPythonデータサイエンスクックブック(jupyter notebookを用いた対話型コンピューティングと可視化のレシピ)(2017/04/04 線形回帰の例追記)

状態空間表現と現代制御について基本的な考えを抑える

統計学の考え方を抑えて機械学習との関連と相違を整理

FFTとは何か、フーリエ変換との関連と絶対抑えるべき注意点

PID制御の基本的な考え方

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

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

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

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!

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

Jupyter notebook の進化版!? JupyterLab

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

Chainerが大幅にアップデート!深層学習フレームワークの地位確立なるか?

抑えておきたい評価指標「正解率」「精度」「再現率」

科学技術計算に向いている言語?Julia記事のまとめ

プリンシプル・オブ・プログラミング

誤差逆伝搬法(バックプロパゲーション)とは

IPA:システム監査の受験を目指して

ユーザーローカルのテキストマイニングツール

32bitのノートにAtomを入れてPythonを始める

確率の基本の基本

ラプラス変換とフーリエ変換

法律を使うために、まず憲法を学ぶか

本ブログの記事まとめ

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…

ニューラルネットワークの学習の工夫

量子コンピュータとは一体?量子論の基礎

Deep learningに必須なハード:GPU

機械学習の重要なアプローチ:ベイズ理論

サポートベクターマシンを手計算して理解する

バイアス-バリアンス分解:機械学習の性能評価

自動機械学習の登場。深層学習システムを開発する学習ソフトウェア

線形回帰モデルと最小二乗法

深層学習のフレームワーク「dynet」

最大事後確率推定(MAP推定)の基本

TensorFlowを始める知識準備の手順

はじめに 始める前の準備 プログラミング ニューラルネットワーク テンソルのこと 動かしながら検討 様々なタイプのニューラルネット 更に理解を深める

今更気づいたアマゾンでの書籍探し

はじめに ユーザーレビューは参考になるか 星の数 レビューの内容 機械学習やプログラミング関連の本を探す アメリカのアマゾンを活用 機械学習の書籍に関して キンドルアンリミテッド 日本のアマゾン活用 機械学習関連について アメリカアマゾンへのアクセ…

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…

本格的に深層学習をやりたい人はTensorFlowがいいのか?

なぜTensorFlow Google発である もともとテンソル計算と計算グラフを記述するもの 利用者が多い TensorFlowの弱点 ネットワークを動的に書き換えられない 対応GPUが高価 64bitにのみ対応 私自身

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…

ChainerのDefine by Runとは?

Define by Run Define by Run Define and Run 具体例を見る 上記のコードのネットワークにおける動作

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…

機械学習初心者の勉強方針まとめ

はじめに 最初の一歩を間違える 勉強の方針まとめ 巷で有名な教科書を読む 参考記事 流行りのフレームワークを入れる 参考記事 インターネットで知識を詰め込む 参考記事 目的と合っていない手法に着手

kerasとchainerの違い

KerasとChainer Keras Chainer 比較 Kerasの役割 Chainerの役割 Kerasでの実装 Chainerでの実装 使い分け Chainerがいいなあ Googleの強さ 使い分け

ささっと使ってみたい人にオススメ、深層学習ライブラリ「Keras」

Kerasとは? TensorFlowを使うのと何が違うのか インストールの方法 TensorFlowの場合 Theanoの場合 Chainerに比べたアドバンテージ Kerasは最初の一歩にオススメ

勉強と読書

勉強 勉強の目的 いかに勉強を始めるか 勉強のテーマをころころ変えていいのか 読書 読書とは 読書で他者の追体験をする 既に興味がある、ある程度知っている分野の本を読む 新しい分野に手を伸ばす Kindle unlimited

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