2016年12月17日土曜日

Deep Learnigクックブック

0. 数学基礎
  1. 内積の意味
0. 活性化関数
  1. step関数
  2. シグモイド関数
  3. ReLU関数
0. 出力関数
  1. 恒等関数
  2. ソフトマックス関数
0. 損失関数
  1. 2乗和誤差
  2. 交差エントロピー誤差
  3. 数値微分(中心差分) 
  4. 偏微分⇒勾配(gradient)
0. ベクトル
  1. ベクトル(矢印)の描画
0. 多次元配列
  1. numpyの多次元配列の「軸を入れ換える」ということについての学習
  2. NumPy配列の集計処理(合計/平均とか) 
0. 計算グラフ
  1. 計算グラフの微積分:バックプロパゲーションを理解する 
0. 機械学習
  1. MATLABによる機械学習 
0. np.meshgrid

0. 無料で読めるデータ分析に役立つ Python の電子書籍まとめ

0. Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ 
1. MNIST 手書き数字データを画像ファイルに変換する

2. CNTK
  1. The Microsoft Cognitive Toolkit
  2. Microsoftが公開したDeep LearningフレームワークCNTKの3つの特徴
  3. CNTK環境構築からMNISTサンプル実行まで (Windows環境, 2016/06/29時点
  4. MicrosoftのDeep Learningライブラリ「CNTK」を使ってみる
3.  学習用データ
  1. 自然言語/音声認識学習用データのまとめ
4. Azure
  1. 無駄に課金されないMicrosoft Azure仮想マシンのシャットダウン方法
  2. GPUメモリの使用率するソフト 
  3. GPUインスタンスN-Seriesがようやく登場
  4. リージョン別の利用可能な製品
  5. Azure の仮想マシンのサイズ
5. NVIDIA
  1. GPUの使用状況を知る(Ubuntu14, Cuda7) 
  2. NVIDIA の GPU 使用率を Ganglia で監視する 
6. Numba
  1. Python高速化 Numba入門 その4
7. CuPy
  1. CuPy解説

8. Chainer
  1. Windows環境でChainerのGPUを使えるようにするまで
9. NumPy
  1. numpy使い方_2_スライスとブールインデックス(Maskの使い方)
  2. [Python]Numpyでデータを生成する色々な方法(arange/linspace/logspace/zeros/ones/mgrid/ogrid)
10. matplotlib
  1. matplotlib入門
  2. [Python]Matplotlibでヒストグラムを描画する方法
11. WaveNet
  1. 公式サイト 
  2. WaveNetの各種実装:TensorFlow, Chainer, and Keras 
12. Tensorflow
  1. 公式サイト
  2. Tensorflow講義
  3. 機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
  4. TensorBoard: Visualizing Learning 
  5. あらゆるデータを可視化するTensorBoard徹底入門 
13. 仮想通貨取引所のPoloniexからAPI経由でデータ取得し、ディープラーニング(Chainer)で翌日の価格予測をしよう