2017-01-01から1年間の記事一覧

入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド: ノート3

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2 / 次回: まだ 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: 44~52ページ 以下、メモと雑談。前回までのあ…

数理論理学: ノート4

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3 / 次回: まだ 目次: 数理論理学以下、第5章後半の自分の理解。 最後の節(標準形)がまだ読めていないので、後でこの記事に加筆するか、新しい記事にまとめる。前回ま…

入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド: ノート2

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…

ゼロから作るDeep Learning: 読了メモ

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-rl の example コードを実行するだけ

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…

数理論理学: ノート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…

Keras でロジスティック回帰するだけ

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…

「これからの強化学習」勉強会#3(準備中)→ ノート3

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…

数理論理学: ノート2

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…

「これからの強化学習」勉強会#2

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…

ライブラリまとめ

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…

論文読みまとめ

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…