開発と実装、深層学習の基礎

リンク集

※スライドの画像は東京大学松尾研究室、および東京大学大学院情報理工学系研究科様の資料を拝借させていただいています※

線形変換とは？行列乗算とは？誰でも必ず理解できるアニメーション解説

※線形代数の基礎

https://www.headboost.jp/what-is-linear-transforma...

Pythonでニューラルネットワークを行列演算を使わずに書いてみよう

※活性化関数や損失関数の微分も簡略化
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2202/0...

NumPyとは何か？　配列計算ライブラリの基本

Pythonプログラミング VTuber サプー
https://www.youtube.com/watch?v=gnTxKHMYqFI

TensorFlowを利用したCNN画像認識、CNN画像分類、モデル構築

cuDNNのインストールやjupyterNotebookの導入も含む
https://www.youtube.com/watch?v=yqkISICHH-U

単純パーセプトロン　最急降下法と誤差逆伝播法

慶應義塾大学理工学部管理工学科櫻井研究室
http://www.sakurai.comp.ae.keio.ac.jp/classes/info...
深層学習の数理　理研AIP 鈴木大慈
https://www.slideshare.net/trinmu/ss-161240890
＞バックプロパゲーションともいう。ニューラルネットワークで用いられる学習アルゴリズム。
＞出力層での誤差を入力層に向かって逆伝播させることで、各層間の結合荷重を修正し、誤差を減少させる。しかし各結合荷重に見合った誤差をそれぞれの結合に対して逆伝播させる必要がある。
学習過程
＞ニューラルネットワークの学習では、学習データと予測値の乖離量を「損失関数」とし、損失関数の値が小さくなるようにネットワーク内のパラメータを調整していく

方策勾配法による強化学習　Python

https://github.com/gabrielgarza/openai-gym-policy-...
強化学習の基礎　今井翔太(Shota Imai)
https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeeprein...

機械学習の具体的手法と基礎

統計学と分類、回帰分析(データマイニング)、ベイズの定理、確率分布、最小二乗法、標本統計、ユークリッド距離、多変量統計解析、相関係数、コサイン類似度
https://zero2one.jp/ai-word/#cat-specific-machine-...
http://arduinopid.web.fc2.com/P14.html
東京工業大学情報理工学院　岡崎直観 (Naoaki Okazaki)
https://chokkan.github.io/mlnote/index.html