studyML 学習したこと FFNの基礎(活性化関数, 誤差関数, 勾配法, ミニバッチ学習) RNNの理論(LSTM) ニューラルネットワークの実装 手書き数字認識(学習済みデータでネットワークの実装を学習) 学習したいこと ランダムフォレスト サポートベクタマシン 誤差伝搬法 CNN RNNの実装 最適化関連 SGD 初期値の設定