"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

当ブログの記事逆引きのための目次【随時追加していきます】

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この記事は当ブログの各記事へ逆引きでアクセスできるように、項目ごとにリンクをまとめたものです【随時整理・追加していきます】。

 

 

数学

確率・統計

確率変数と確率質量関数・確率密度関数 - HELLO CYBERNETICS

一次元の正規分布から多次元正規分布へ - HELLO CYBERNETICS

最大事後確率推定(MAP推定)の基本 - HELLO CYBERNETICS

 

線形代数

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 - HELLO CYBERNETICS

線形空間から多様体の基本までを一気通貫 - HELLO CYBERNETICS

知っておくべき特殊な行列と便利な性質 (大学学部生の方にもおすすめ) - HELLO CYBERNETICS

 

微分・積分

理系大学入学後にどん詰まる「ε-δ論法」について - HELLO CYBERNETICS

 

その他

【正比例から】基礎からの微分と線形代数への再入門 - HELLO CYBERNETICS

機械学習のための集合・写像 - HELLO CYBERNETICS

見たら瞬時に理解すべき数式 - HELLO CYBERNETICS

機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学 - HELLO CYBERNETICS

機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学2 - HELLO CYBERNETICS

 

 

 

機械学習

 

機械学習基礎

ニューラルネットのための最適化数学 - HELLO CYBERNETICS

評価関数で見る機械学習手法 - HELLO CYBERNETICS

機械学習で抑えておくべき損失関数(分類編) - HELLO CYBERNETICS

機械学習で抑えておくべき損失関数(回帰編) - HELLO CYBERNETICS

識別関数、識別モデル、生成モデルの違いを解説 - HELLO CYBERNETICS

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 - HELLO CYBERNETICS

 

ニューラルネットワーク

リカレントネットワークの基本的な考え方 - HELLO CYBERNETICS

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 - HELLO CYBERNETICS

今更聞けないLSTMの基本 - HELLO CYBERNETICS

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 - HELLO CYBERNETICS

誤差逆伝搬法(バックプロパゲーション)とは - HELLO CYBERNETICS

畳み込みニューラルネットワークの基礎 - HELLO CYBERNETICS

自己符号化器(オートエンコーダ)と主成分分析との関係 - HELLO CYBERNETICS

フィードフォワードニューラルネットワークの基本 - HELLO CYBERNETICS

 

確率モデル

tensorflow + edwardで混合ガウスモデル - HELLO CYBERNETICS

 

その他

【教師なし学習・クラスタリング】K-means - HELLO CYBERNETICS

線形回帰モデルと最小二乗法 - HELLO CYBERNETICS

【多様体学習】LLEとちょっとT-SNE - HELLO CYBERNETICS

人工知能の歴史 AIを如何にして達成しようとしたか - HELLO CYBERNETICS

 

制御・信号処理

制御・信号処理の基本

フーリエ解析の基本 - HELLO CYBERNETICS

ウェーブレット変換の基本 - HELLO CYBERNETICS

ラプラス変換とフーリエ変換 - HELLO CYBERNETICS

 

制御工学

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 - HELLO CYBERNETICS

PID制御の基本的な考え方 - HELLO CYBERNETICS

 

信号処理

書籍紹介:ベイズ信号処理 - HELLO CYBERNETICS

時間周波数解析:短時間フーリエ変換 - HELLO CYBERNETICS

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 - HELLO CYBERNETICS