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
- 機械学習に現れる具体的な数学
- 情報理論周り
- 確率・統計周り
- 従来の機械学習と機械学習の基礎全般
- 線形回帰
- 線形識別
- 発展的内容
- 特徴抽出・クラスタリング
- 評価関数（損失関数）関連
- 信号解析
- フーリエ解析
- 信号推定関連
- 深層学習のハードやフレームワーク
- ハードの話
- フレームワークの話
- まとめてみての感想
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
- アメリカのアマゾンを活用
- アメリカアマゾンへのアクセス
- 本のメモ
- 強化学習に関して
- 機械学習について
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
- 最適化問題の簡単な例
- 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損失関数
- 目的関数の凸性
- 最適化における課題
- 記事
