HELLO CYBERNETICS

深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

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

人工知能 人工知能-機械学習 人工知能-ディープラーニング
  • 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
    • 深層学習について
    • 記事
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chainer記事のメモ

人工知能 人工知能-Chainer
  • 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
      • テキストデータ
      • LSTM
    • chainer公式ドキュメントの日本語版
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時間周波数解析：短時間フーリエ変換

信号解析 信号解析-時間周波数解析
  • 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
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機械学習手法を理解する手順

人工知能 人工知能-機械学習
  • はじめに
    • プログラムへの理解度
    • 機械学習への理解度
    • 何が重要か
  • アルゴリズムとしての理解
    • アルゴリズムとプログラム
    • プログラムの理解
    • アルゴリズムとしての理解
  • 機械学習手法を理解する方法
    • 機械学習を抑えるためのポイント
      • 更新式を理解すること
      • 判別も回帰も大雑把には何らかの関数
      • 大枠はこれで殆ど掴める
    • 次のステップ
      • モデルについて詳しく知る
      • 最適化を知る
    • まとめ
      • つまずくポイント
  • 記事
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フーリエ解析の基本

信号解析 信号解析-スペクトル解析
  • はじめに
    • フーリエ解析とは
      • フーリエ級数展開
      • フーリエ変換
  • フーリエ解析の心
    • フーリエ級数展開を考える理由
      • 微分が簡単になる
      • 微分方程式への応用
      • 線形システム論
  • フーリエ解析の応用
    • 線形システム解析
      • 信号処理
      • 制御工学
    • スペクトル解析
      • パワースペクトル
      • 発展トピック
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畳み込みニューラルネットワークの基礎

人工知能 人工知能-ディープラーニング
  • 事前知識
    • テンソルで理解しておくべきことは意外と少ない
    • 畳み込みとは
      • 畳み込み
  • 畳み込みニューラルネット
    • 畳み込みニューラルネットの畳み込み処理
      • 空間フィルタ
      • 畳み込み層
      • RGB画像を扱う場合
      • 畳み込み層まとめ
    • 分類の方法について
    • プーリング層
    • 活性化関数
  • 全体のまとめ
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