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クーの自由研究

かえるのクーが素朴な疑問を実験して報告します。(冬眠から目覚めました!)

自由研究のメインテーマは機械学習にしようと思います。

総合

動機 

少ない脳細胞でいかに効率よく学習できるか。

できれば「かえる」のボクでも、すらすら人並みに本を理解できるようになりたい。

 

テーマ探し 

最近話題の機械学習や深層学習という分野はパソコンでもかろうじてできるみたいで、ボクにぴったりだと思いました。自分への学習法にも応用できるかもしれません。

 

目標

ボクは音楽が大好きなので、音楽を学習させることを目指します。

でもまずは勉強します。

 

準備

パソコンはありますが、GPUはありません。でも、なくてもある程度はできるようです。

参考書としてネットの情報でおすすめの以下がどうしても欲しくなり、購入しました。どれもまだ最初の方しか読めていません。本を買ったため貯めていたおこずかいがなくなり、GPUは買えなくなりました(涙)。

誰もが一押しの青い本

深層学習 Deep Learning 

人工知能は人間を超えるか (あ、これは最後まで読めました。)

進化計算と深層学習

数学だけではイメージがわかないので脳科学系の方絶賛の以下の2冊

カンデル神経科学 (読んでるときのワクワク感はすごい。)

神経科学-脳の探求-

あと、Pythonが全くわからないので、Python本をすこしだけ。

 

感想

ボクって結構「本」から入るタイプかもしれない。

数式みても全然イメージわかないので、数学については猛勉強が必要っぽい。

動機に戻ってループするけど、結局理解できるかは全く自信がありません。

GPUは、ないとどうしようもなくなれば何とかしようと思います。

 

参考文献

科学自由研究.info

自由研究お助けガイド

蛇は足がたくさんあるともっとこわい

 せっかくだからアイコン考えなくっちゃ。→作ってみました。アイコンって作るの難しい。

自己符号化器による初期値導出は、深層学習のブレイクスルーの大きな要因である。という話やドロップアウトの手法があるので、それを使えば自己符号化器による初期値設定はそれほど重要じゃない?みたいな情報も見たりする今日この頃です。まずは、「自己符号化器」はどういうものかわからないことだらけなので、研究したいと思います。