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

雑記ブログ【HELLO REALWORLD】始めました。

大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について

【データ解析の基本中の基本】どういうデータを使うときにどういう解析をするのか

【Python】最低限抑えておきたいループの書き方

【制御工学とは】基本とフィードバック制御の意義

抑えておきたい量子アニーリングマシンの教養

機械学習の分野別概要【ディープ〜ベイズ】

素人流:コンピュータ・サイエンスの基本知識を取り揃える書籍

初級SE・プログラマーにぜひとも読んで欲しい厳選図書4冊

【クラスタリングの新トレンド?】DeepClusterとその発展の考察

【計算量理論の初歩】量子コンピュータの優位性はいかに!?

【機械学習ステップアップ】ベイズモデルの考え方

【機械学習ステップアップ】確率モデルの考え方

多項式回帰と重回帰と多重共線性を考えてたらわからんくなった

【機械学習を基本から丁寧に】TensorFlow Eager Executionで多項式回帰を実行2

【機械学習を基本から丁寧に】TensorFlow Eager Executionで多項式回帰の実行

【機械学習を基本から丁寧に】TensorFlow Eager Executionで単回帰の実行

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】