ブログ 学習 深層学習

はじめに 【Deep Learning アドベントカレンダー2020????】

はじめまして!AGIRobots管理人です!

私にとっては今年(2020年)が初めてのアドベントカレンダー執筆になるので大変緊張していますがよろしくお願いいたします。本日12月1日から

クリスマスまでの25日間、すべて私が執筆させていただきます。

当サイトはTwitterやYouTubeでも情報発信しています。ご気軽にフォロー(@AGIRobots)チャンネル登録お願いします!

また、内容はすべてYouTube動画でも配信するので、活字が苦手な方やプログラムの説明など、有効に使用していただければいいなと思っています!(いろいろ忙しくて、YouTube動画の作成が追い付いていないので、多くが後からの配信になってしまいそうです。。。)

2020年のAGIRobots実施アドベントカレンダーのテーマは「深層学習」です。ちょっと時代遅れですかね????

すでに多くの方が良質なディープラーニングアドベントカレンダーを書いているので、今更感がありますが...

25日間にわたりよろしくお願いいたします!

アドベントカレンダーを書くと決めた理由(&留意事項)

理由はいくつかありますが、占めるパイの領域が大きい順に上からしめします。

  • 決めたことをやり切りたい(25日分の記事を書ききりたい)
  • 知識の整理をしたい
  • 自分がすぐに復習できる記事が欲しい

自分が決めたことをやり切りたいというのが一番大きいです。いままでいろいろなことに挑戦するも、中途半端で投げ出してしまうことが多かったという背景があるので、まずは背伸びしすぎない程度、だけど忍耐がないと達成できないような目標として、25日分のアドベントカレンダーを書くことに決めました。その際に、自分の興味分野である人工知能、機械学習、深層学習についての知識を整理しつつ、分からなかったところは学びながら整理していきたいと思ってます。あと、自分用のメモが欲しいんですよね。自分用にカスタマイズされた記事が欲しければ自分で書くしかありません。

このような経緯から25日間のアドベントカレンダーの執筆を始めました。記事を書く上で以下の点に留意して執筆しているので、この内容はご了承いただきたいと思います。

  • 記事に誤りを含まないよう心がけていますが全て独学なので、正確性について一切保証できません。
    →コメント欄を開放しているので、誤りを見つけた際は教えていただけるととても助かります:おじぎ_男性:
    →誤りを見つけ次第、確認して修正します。
    →動画のなかで誤った説明をしてしまった場合、コメント欄に固定コメントとして説明を追加します。
  • 各記事には解説動画を埋め込みます。

こんな感じです。

主な予定 → 投稿記事のまとめ

最終的には25日間書ききることができなかったのですが、できたところまでを以下にまとめておきたいと思います。

幾つかの記事は仮投稿中で、9割以上完成しているものもあれば、まだ全然完成していないものもありますが、一覧に示しました。

はじめに(この記事)

https://agirobots.com/deep-learning-2020-introduction/

ホップフィールドネットワーク

https://agirobots.com/deep-learning-2020-hopfieldnetwork/

ボルツマンマシン

https://agirobots.com/deep-learning-2020-boltzmann-machine/

制約ボルツマンマシン(RBM)

https://agirobots.com/deep-learning-2020-rbm/

深層信念ネットワーク(DBN)

https://agirobots.com/deep-learning-2020-dbn/

NumPyだけで本格的なMLPクラスを実装Ⅰ:誤差逆伝播法の理論&導出(決定版)

https://agirobots.com/deep-learning-2020-backpropagation/

NumPyだけで本格的なMLPクラスを実装Ⅱ:いろいろな活性化関数とその導関数

https://agirobots.com/deep-learning-2020-activationfunction/

NumPyだけで本格的なMLPクラスを実装Ⅲ:本格的な多層パーセプトロンのクラスをNumPyだけで実装してみる

https://agirobots.com/deep-learning-2020-mymlpclass/

KLダイバージェンスの基礎

https://agirobots.com/deep-learning-2020-kldiv/

(仮投稿) Ridge回帰・Lasso回帰・ElasticNetと正則化

実は仮投稿のままで全く執筆できていません、、、

https://agirobots.com/deep-learning-2020-ridgelassoelastic/

AlexNetの技術についてアイディアレベルで解説

https://agirobots.com/deep-learning-2020-alexnet/

ZFNetの技術についてアイディアレベルで解説

https://agirobots.com/deep-learning-2020-zfnet/

VGGNetの技術についてアイディアレベルで解説

https://agirobots.com/deep-learning-2020-vggnet/

Network In Networkの技術についてアイディアレベルで解説

https://agirobots.com/deep-learning-2020-network-in-network/

オートエンコーダ入門Ⅰ

https://agirobots.com/deep-learning-2020-ae1/

以上が本年のアドベントカレンダーで投稿したものになります。

  • この記事を書いた人
管理人

管理人

このサイトの管理人です。 人工知能や脳科学、ロボットなど幅広い領域に興味をもっています。 将来の目標は、人間のような高度な身体と知能をもったパーソナルロボットを開発することです。 最近は、ロボット開発と強化学習の勉強に力を入れています(NOW)。

-ブログ, 学習, 深層学習
-

PAGE TOP