本読みまとめ


最終更新日: 2017-02-18

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達成度:

カテゴリ
数学
数に関する公理の整備とその下に成り立つ定理の集まり
  • 数理論理学: 妥当な証明とは何かを説明することを目指す
  • 確率論: 確率を定義し確率が測れる空間を考える
  • 情報幾何学 確率分布族を多様体とみなし統計的手法を解釈する
数学
応用数学
統計モデル
データがもつ特徴を表現するのに便利なモデルのいろいろ
機械学習
特定の目的のためデータから有用な情報を引き出して利用する手法のいろいろ
  • 教師あり学習: 正解を当てることを目指す
  • 教師なし学習: 正解はなくパターンを見出すことを目指す
  • 強化学習: もっと一般的な問題を、収益最大化問題として学習することを目指す
  • 深層学習: モデルが多層(モデルに着目した切り口) 教師はいる(というか何かしら勾配方向を決める)
一般
教師なし学習
強化学習
深層学習
その他
数値計算 モンテカルロ法


数理論理学


数理論理学数理論理学
戸次 大介

東京大学出版会 2012-03
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  • ノート1:(第2章)数理論理学の目的「この証明は妥当か」の確認と、それをどうやって示すのかの方針。
  • ノート2:(第3章)一階命題論理という体系では、原子命題の真偽の組合せのパターン(解釈)を考える。
  • ノート3:(第5章前半)一階述語論理という体系では、原子命題を項と述語に分解し、量化を導入する。
  • ノート4:(第5章後半)一階述語論理の解釈は、構造(記号から存在物への対応)と割り当てに依存する。


はじめての確率論 測度から確率へ

Skype数学勉強会 確率論セミナー に参加させていただいています

はじめての確率論 測度から確率へはじめての確率論 測度から確率へ
佐藤 坦

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情報幾何学の基礎 (数理情報科学シリーズ)


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藤原 彰夫

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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques


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Rによるベイジアン動的線型モデル


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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)


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  • ノート1機械学習には大きくこんなタイプがあるという紹介と、そのうち「教師あり学習」のイントロ
  • ノート2: 「教師なし学習」のイントロ、機械学習にまつわる基本概念の紹介
  • ノート3機械学習において重要な役割を果たす「確率」とはそもそも何かと、確率論の基礎知識
  • ノート4: 「確率」のつづきで、この本の中心話題になっていく多変量確率分布について


パターン認識機械学習 上 (ベイズ理論による統計的予測)


パターン認識と機械学習 上パターン認識と機械学習 上 (ベイズ理論による統計的予測)
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パターン認識機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)


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続・わかりやすいパターン認識


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石井 健一郎 上田 修功

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強化学習


強化学習強化学習
Richard S.Sutton Andrew G.Barto 三上 貞芳 皆川 雅章

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  • ノート1: 強化学習とは=教師ではなく自分の行動の結果に学び、総報酬の最大化を目指す
  • ノート2: どの行動がよいか探ること(探査)と、そこまでの知識活用(利用)とのバランスが大事
  • ノート3: 強化学習と異なり「正しい行動」が与えられる教師あり学習には、苦手な確率的ケースがある
  • 2値バンディットタスクにおける教師あり学習と強化学習: ノート3の補足
  • ノート4: 初期値の操作、報酬の基準値の導入、選択確率の更新など、性能が改善できる手法が色々ある
  • ノート5: 強化学習問題の枠組みを定義する(ここでのエージェントや環境は必ずしも直感的なものでない)
  • ノート6: 「報酬」はエージェントに何をしてほしいかを規定する 未来の報酬には割引率を適用することも
  • ノート7: 「状態」は意思決定に役立つ情報であって(近似的に)マルコフ性をもつことが求められる
  • ノート8: 強化学習問題は、理論的には Bellman 最適方程式を解けばよい(が、この解法は現実的でない)
  • ノート9: 現実的な解法としての動的計画法の方策反復手法では、逐次式で方策の価値関数を評価する
  • ノート10: 価値反復手法は方策の更新を伴わない & 方策反復手法の例題
  • ノート11モンテカルロ法による解法は環境のモデルが不要だが、隈なく探索するには工夫が必要
  • ノート12: TD学習では現在の方策でエピソードを生成しつつ現在の推定値により価値関数を更新していく
  • ノート13: SarsaとQ学習で学習結果が異なる例 & アクター・クリティック & R学習
  • SarsaとQ学習の違い: ノート13の補足
  • ノート14: TD学習とモンテカルロ法の統合として、nステップTD学習をまず考える


これからの強化学習


これからの強化学習これからの強化学習
牧野 貴樹 澁谷 長史 白川 真一 浅田 稔 麻生 英樹 荒井 幸代 飯間 等 伊藤 真 大倉 和博 黒江 康明 杉本 徳和 坪井 祐太 銅谷 賢治 前田 新一 松井 藤五郎 南 泰浩 宮崎 和光 目黒 豊美 森村 哲郎 森本 淳 保田 俊行 吉本 潤一郎

森北出版 2016-10-27
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テキスト範囲 読書メモ スライド
1.1~1.3節(1~41ページ) ノート1 勉強会#1
1.4~1.5節(42~70ページ) まだ 勉強会#2
2.1節(71~111ページ) ノート3 まだ

深層学習 Deep Learning


深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)
麻生 英樹 安田 宗樹 前田 新一 岡野原 大輔 岡谷 貴之 久保 陽太郎 ボレガラ ダヌシカ 人工知能学会

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深層学習


深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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オンライン機械学習


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海野 裕也 岡野原 大輔 得居 誠也 徳永 拓之

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入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド


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Rによるモンテカルロ法入門


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C.P.ロバート G.カセーラ 石田 基広

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