Neural networks and deep learning (ニューラルネットワークと深層学習)
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
コンピュータサイエンスアンプラグド
コンピュータサイエンスアンプラグドは、コンピュータを使わずに情報科学を教えるための学習法です。 カードなどを用いたゲームやグループ活動を通して、コンピュータの基本的なしくみを楽しく学ぶことができます。 （日本語版の紹介） このサイトではニュージーランドで開発された Computer Science Unplugged を翻訳した内容を紹介しています。今後は、日本での実践例や日本で開発したアンプラグド教材についても紹介していく予定です。 データ：情報を表す素材 点を数える（２進数） 色を数で表す （画像表現） それ、さっきも言った!（テキスト圧縮） カード交換の手品（エラー検出とエラー訂正） 20の扉（情報理論） ジョニーを探せ（情報理論） コンピュータを働かせる：アルゴリズム 戦艦（探索アルゴリズム） いちばん軽いといちばん重い（整列アルゴリズム） 時間内に仕事を終えろ（並び替えネットワー
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutional Layers ConvNet Architectures Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies (LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) Computational Considerations Additional References Convolutional Neural Networks (CNNs / Co
「ラムダ計算」を独学で学習するための，講義ノートやPDFのリンク集 （復習用の問題付き） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ ラムダ計算は，コンピュータ・サイエンスの重要な１分野。 「λ」を使って各種の関数を記述し，λどうしの計算方法を習得すれば・・・ HaskellやF#などの関数型言語を習得するために役立つ。 プログラミングにおいて，関数についての理解を深めることができる。 複雑なアルゴリズムを簡易に記述して，挙動や性質を予測することができる。 計算機科学の，より深い専門的な話題を理解するための足がかりを得られる。 などのメリットがある。 下記に，独学でλ計算を勉強するための， 入門レベルの講義ノートやWebページを掲載する。 読みやすい便利なもの・わかりやすいものから，応用的なものへと並べてある。 質の高いものだけを精選し，わかりづらい資料は除外してある。 ラムダ計算の概要 ラムダ計算の基礎 ラムダ計算の応用 復習のための問題（入門レベル） ※λ計算を利用した計算量・計算複雑性・計算可能
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
Home | nand2tetris
The site contains all the lectures, project materials and tools necessary for building a general-purpose computer system and a modern software hierarchy from the ground up. The materials are aimed at students, instructors, and self-learners. Everything is free and open-source, as long as you operate in a non-profit, educational setting. The materials also support two on-line courses: Nand2Tetris P
文字と文書
この文書は、MacOS X上で、上山大輔氏の開発したテキストエディタmi、および、浅海智晴氏の開発した文書処理システムSmartDocを使用して作成しています。これらのソフトを開発し、無償で利用させて下さっている両氏に深く感謝致します。
「ウルフラム氏のチューリングマシン」を20歳の学生が証明 | WIRED VISION
「ウルフラム氏のチューリングマシン」を20歳の学生が証明 2007年10月26日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Brandon Keim 2007年10月26日 複雑系理論の権威であるStephen Wolfram氏が、あるチューリングマシンを提案し、これが考えられるありとあらゆる計算問題を解く能力を持つ、考え得る限りで最も単純なコンピューターであることを証明するよう呼びかけた。 それからわずか47日後、イギリスのバーミンガム大学コンピューター科学部の学生Alex Smithさん(20歳)が、見事にこれを証明して見せた。 チューリングマシンは、コンピューターの世界に偉大な貢献をした数学者、アラン・チューリングが1936年に提案したものだ。 今ではハードウェアをソフトウェアと切り離すことは当たり前になっているが、チューリングはこれを理論として考え出した最初の1
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
サービス終了のお知らせ
アップル、iPadからコントロールできるDAW「Logic Pro X」
未来のコンピューターはアナログ式：米DARPAのUPSIDEプログラム｜WIRED.jp
Amazon.co.jp: コンピュータの構成と設計 第4版 上 (Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface, Fourth Edition): デイビッド・A・パターソン (著), ジョン・L・ヘネシー (著), 成田光彰 (翻訳): 本
基礎から学ぶコンピュータ
Amazon.co.jp: ファインマン計算機科学: ファインマン (著), A.ヘイ (編集), R.アレン (編集): 本