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

雑記ブログ【HELLO REALWORLD】始めました。

はてなブログで数式を含む記事を書く際の設定

TensorFlowのEstimatorsチュートリアルを日本語で【といっても翻訳してません】

活性化関数を特徴空間で見てみた【ニューラルネット基本の基本】

量子計算に必要な基本的な式の整理

【書評】量子計算理論 量子コンピュータの原理

【いつの間にか進化してた!】TensorFlowのKerasの様々な使い方

初学者が機械学習の勉強を進めるためには必ず手を動かす

【量子コンピュータ】量子計算の初歩の初歩

Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】

Deep Learningフレームワークの現状【TensorFlow, PyTorch】

線形層と比較した畳み込み層

機械学習の予測モデルを線形モデル+確率モデルで考える概要

TensorFlow eager と edward と PyTorchでDCGAN【ただのコードの羅列】

カルマンフィルタのコード比較【numpy, pytorch, eager】

機械学習の予測モデルを一般化線形モデルで考える概要+ロジスティック回帰

点と点の距離を測る方法を凸関数から見る

機械学習で予測モデルを作る際の概要のオレオレまとめ

tf.contrib.bayesflow.hmcをちょっとだけ触った

TensorFlow EagerモードとPyTorchの学習コードと速度の比較

TensorFlowのeager mode基本

TensorFlowのeagerモードをちょっとだけ触った

【PyTorch】地味に知っておくべき実装の躓きドコロ

ディープラーニングのハイパーパラメータ自動調整の概要

TensorFlow eagerの記事メモ

【書評】ベイズ推論による機械学習入門

いろいろな主成分分析で機械学習の考え方を学ぶ

【書評】機械学習 データを読み解くアルゴリズム技法

【書評】速習 強化学習-基礎理論とアルゴリズム-

最適制御からの強化学習