PRML 機械学習超入門 使える教材まとめ
- 4. PRML 上 目次
一章 序論
二章 確率分布
三章 線形回帰モデル
四章 線形識別モデル
五章 ニューラルネットワーク
ちなみに、数学の説明書として
「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ
ってのがあります。
いや、無理っしょ。
- 13. A Coherent Perceptron for All-Optical
Learning by Nikolas Tezak@ Stanford univ.
• 閾値を持たせるための非線形デバイス、そして全光スイッチ
(all-optical swithing)を使用することでパーセプトロンを構
築した。エンドトゥエンドでの全光でのフィードバックを持つ
パーセプトロンを構築したのはこれが初。
• 応用としては、全光でのニューラルネットワークや、プログラ
ム可能な増幅器を用いてボルツマンマシンの構築などが可能
→機械学習は基本どの分野にも使われています。素粒子の検出
(@CERN)ヒッグス粒子の検出にも
Notes de l'éditeur
- 父:MS現常務執行役員 パブリックセクター部門 祖父:三菱電機初代アメリカ社長等 成功者としての生き方の基本を学ぶ
中学受験で慶應普通部入学
高校までスポーツ人生(テニス、サッカー、スキー、スノボがコーチレベル)
自身でサイトを運営しSEOランク一位に
シカゴでARのスタートアップに関わる
オンライン大学をCS専攻の学生らと構築しEdxのハーバード大学教授とコラボ、ウェアラブルデバイスをStanford大の学生らと行う
SLP、KBB生などスタートアップに関わることを行う
家庭教師、塾講師(小~高校生)に対しての教師を3年ほど行う
EC専門のEmpowershopにて新規事業の責任として活動