読んでいる本（出典）： 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド | 井手 剛 |本 | 通販 | Amazon前回： ノート1 ／ 次回： ノート3 目次： 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド読んだページ： 23～44ページ 以下、メモと雑談。前回までの…

とてもわかりやすいという巷の評判に流されてこの本を読みました。ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装斎藤 康毅 オライリージャパン 2016-09-24売り上げランキング : 58Amazonで詳しく見る by G-Tools一貫して読み手の…

Keras を勉強します。 keras-rl でオリジナルの強化学習タスク・オリジナルのDQNモデルを学習したという記事が本日 Qiita に投稿されていましたが（参考記事）、まず keras-rl と gym がわからないので example コードを実行することにします。 参考記事 や…

読んでいる本（出典）： 数理論理学 | 戸次 大介 |本 | 通販 | Amazon前回： ノート2 ／ 次回： ノート4 目次： 数理論理学第4章は一階命題論理の応用としての論理回路の話で、ノートは省略。 以下、第5章前半の自分の理解。第5章は一階述語論理。今回のノー…

深層学習には Keras が便利という巷の評判に流されて Keras を勉強します。 でも冷静に考えると普段から別に深層学習などやっていなかったので、そういうのは今後やります。 参考文献 使用データ やること 手順 参考文献 以下の記事を全面的に参考にさせてい…

読んでいる本（出典）： これからの強化学習 | 牧野 貴樹, 澁谷 長史, 白川 真一 |本 | 通販 | Amazon前回： 勉強会#2 ／ 次回： まだ 目次： これからの強化学習 ／ Sutton & Barto 強化学習（邦訳）の目次： 強化学習「これからの強化学習」のエア勉強会3…

読んでいる本（出典）： 数理論理学 | 戸次 大介 |本 | 通販 | Amazon前回： ノート1 ／ 次回： ノート3 目次： 数理論理学以下、第3章の自分の理解。第3章は一階命題論理。一階命題論理の統語論 一階命題論理では、命題（≡ 真偽を問うことのできる形式）を…

読んでいる本（出典）： これからの強化学習 | 牧野 貴樹, 澁谷 長史, 白川 真一 |本 | 通販 | Amazon前回： 勉強会#1 ／ 次回： まだ 目次： これからの強化学習 ／ Sutton & Barto 強化学習（邦訳）の目次： 強化学習「これからの強化学習」の1人勉強会#2…

最終更新日： 2017-01-16 統計処理の各種ライブラリについてまとめておくためのページPython ライブラリ篇 名前説明 Keras https://keras.io/ja/ 深層学習の便利ライブラリ。本体として TensorFlow か Theano が必要。 Keras でロジスティック回帰するだけ k…

最終更新日： 2017-02-19 参考になりそうな論文をとりあえずメモしておくページ 確率的勾配降下法 深層学習（基礎） 強化学習（基礎） 強化学習（応用） 位相的データ解析（基礎） 確率的勾配降下法 表題Shun-ichi Amari. Natural Gradient Works Efficientl…