Rust言語で書かれたJaggernautというNeural Networkの実装を見つけた。WebAssemblyに変換されて、ブラウザ上で動作させることが出来る。 http://blog.aylien.com/jug […]
投稿者: Hiro
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第5章を読んだ
前回（「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第4章を読んだ）の続き。 第5章はベイジアン統計について。基本的に著者はベイジアンの立場を取っているようで、本書はここ […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第4章を読んだ
前回（「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読んだ。）の続き。 4章は多変数ガウシアンモデルについて。この章は数学的に他の章よりも難しいと、一番初めに書か […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読んだ
前回の続き。「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読みました。 第三章の目次は以下の通り。この章は、離散データをもとにナイーブベイズなどの手法でモデルを生 […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第2章を読んだ
前回の続き。 2章は確率論の復習です。一通り、確率は習っているのでスムーズに進めました。確率分布の性質などの部分は後から出てきたときに見返せば良いかなという感じです。 最後に情報理論の節があります。データの分布の相関を測 […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第1章を読んだ
段々と機械学習の概要や基本的な数学が身についてきたと思うので、巷の評価が高い「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」を読み始めることにした。 1000ペ […]
線形代数の復習に「Linear Algebra and its Applications」を読んだ
機械学習とは切り離すことのできない、重要な数学分野である線形代数。はるか昔に習った線形代数を思い出すために「Linear Algebra and its Applications」という教科書を読みました。この本はAx= […]
Kerasによるニューラルネットワーク本「Deep Learning with Keras」を読んだ
Deep Learningの基本的な仕組みなどについては大体把握してきたと思うので、実際に動くコードを書くにはどうすればよいのかということを学ぶために、Kerasによるニューラルネットワーク本、「Deep Learnin […]
Deep Learningによる自然言語処理の教科書「Neural Network Methods for Natural Language Processing」を読んだ
タイトルの通り、Deep Learningによる自然言語処理の教科書「Neural Network Methods for Natural Language Processing」を読みました。全体として色々と理解が深ま […]
Fashion MNISTをKerasでCNNを使って分類してみた
ファッションアイテムを識別するタスクであるFashion MNISTというデータセットが登場しました。 https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist (画像は上記git […]