グラフ理論 複雑ネットワークとは何か 複雑な関係性を読み解く新しいアプローチ 読書メモ
人工知能(AI)タスクに活用される複雑なネットワーク情報を分析するためのグラフ理論の概要(格子とネットワーク、ベーコン数とエルデシュ数、スモールワールド、ベキ則、伝染病感染経路、通信ネットワーク、ニューラルネットワーク、コミュニティネットワーク)
概要
グラフ理論 微分積分:Calculus 保護中: 確率積分計算の為のMCMC法:メトロポリス法以外のアルゴリズム(ギブスサンプリング、MH法)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のための確率積分計算のためのギブスサンプリング、MH法によるMCMC概要
C言語 保護中: マルコフ連鎖モンテカルロ法の具体的なアルゴリズム:メトロポリス法(2)応用と効率化
デジタルトラスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための確率積分計算の為のメトロポリス法によるMCMCの効率化概要
C言語 保護中: マルコフ連鎖モンテカルロ法の具体的なアルゴリズム:メトロポリス法(1)概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いられる機械学習の確率積分等に使われるMCMC法でのメトロポリス法の概要
微分積分:Calculus これならわかる深層学習入門 (機械学習スタートアップシリーズ)読書メモ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための深層学習の機械学習、勾配降下法、正則化、誤差逆伝播、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、強化学習等の概要
python 保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(1)-畳み込みとプーリング
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される深層学習を用いた画像認識へのpyhton/keras/CNNでの畳み込みとプーリングの概要
python 保護中: PythonとKerasによるディープラーニングの入門 (1) Kerasの使い方概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のための深層学習を実装するためのPythonプラットフォームKerasの概要
python 最適化問題入門 錐最適化・整数最適化・ネットワークモデルの組合せによる Pythonによる問題解決シリーズ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpythonを用いた機械学習における最適化技術の概要
python Python実装を通して学ぶ、 統計モデリング入門
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される確率を用いた機械学習理論の概要とpythonを用いた実装
LISP The Reasoned Schemer
人工知能(タスク)活用されるLISPの派生語であるSchemaによる論理プログラミングDSL:minikanrenの概要