2015年目標（2015/1/11）のつづき。今年ももう終わりということで目標に対する振り返り。今年は4つ目標を立てていた。

(1) Deep Learningの勉強 ◎

Deep Learningの勉強・研究は今年から本格的に始めた。主にDeep Learning Tutorialを読み、Theanoで実装しながら基本的なアルゴリズムを理解することに集中した。ロジスティック回帰、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、自己符号化器、制約ボルツマンマシン、Deep Belief Networkあたりまで教科書に載っているような手法はだいたい理解できた。話題のTensorFlowは来年かな？

あとはこの二冊を熟読した。基礎は一通り抑えたのでこれで最新の論文も読めるようになるかな？

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

作者: 岡谷貴之
出版社/メーカー: 講談社
発売日: 2015/04/08
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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深層学習: Deep Learning

作者: 麻生英樹,安田宗樹,前田新一,岡野原大輔,岡谷貴之,久保陽太郎,ボレガラダヌシカ,人工知能学会,神嶌敏弘
出版社/メーカー: 近代科学社
発売日: 2015/11/05
メディア: 単行本
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(2) Pythonによるモンテカルロ法入門 △

Pythonによるモンテカルロ法の実装はやらなかった。ただ、制約ボルツマンマシンの理解にMCMCが必要になりアルゴリズムは抑えたので△。

(3) pandasとscikit-learnの習得と活用 ○

Pythonのデータ分析ライブラリpandasと機械学習ライブラリscikit-learnは使えるようになった。scikit-learnに関してはSciPy2015のチュートリアルを参考に4つ記事を書いた。

(4) 複雑系の勉強 ×

複雑系の勉強は残念ながらやらなかった。Deep Learningの方で手一杯だった。

(5) その他

統計的声質変換

Pythonで音声信号処理（2011/5/14）の応用の一環として統計的声質変換の実験をした。音声の扱い方がわかってきた。

ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎

機械学習とコンピュータビジョンの勉強のためにComputer vision: models, learning and inferenceを読み始めた。テキストは無料で手に入る。あと玉木先生がYoutubeで講義を配信している。PRMLよりわかりやすい。これもまだ途中なので来年も続けたい。

Synapses, Neurons and Brains

人工知能学会誌の脳神経系シミュレーションの特集をよりよく理解するためCourseraで Synapses, Neurons and Brains という神経科学の講義を受講した。ニューロンの発火の仕組みから脳シミュレーションまで。Idan Segev教授の説明が非常に熱心だったのが印象に残った。でも試験はすごく細かくてものすごーくイライラした（笑）この講義内容に関してはTwitterでときおりつぶやいただけでブログには全くまとめていなかった。Twitterはあとから見直しにくいから少し問題だな。