文献調査で、用語一覧、参考文献一覧を作ることがある。
用語一覧は、awkのスクリプトを使っている。
pdftotextなどで、PDFをTextファイルにする処理も行う。
@kazuo_reveさんの「自動車の故障診断に関連するプログラマーになりたての方が参照するとよさそうな情報」の読み方
の元記事である
「自動車の故障診断に関連するプログラマーになりたての方が参照するとよさそうな情報」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/f773b320dcbf2ab316da
で参照している文献の
クルマの自己診断機能「OBD2」の用途は“診断”だけじゃない
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1511/11/news004.html
AUTOSARを使いこなす
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/series/9343/
は、すごく内容が豊富だ。
AUTOSARを使いこなす（16）
自動車の“安全”を考える、ISO 26262の先にある「SaFAD」にどう対応すべきか
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2008/27/news008.html
この文の課題は、SaFADはISO 26262の先ではないこと。
もっと根っこの話。
上記文章で、下記文献を参照している。
SAFETY FIRST FOR AUTOMATED DRIVING
https://www.daimler.com/documents/innovation/other/safety-first-for-automated-driving.pdf
"SAFETY FIRST FOR AUTOMATED DRIVING" に追加するとよいかもしれないこと
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0bab4a2c184c8fbfb0ef
参考文献の参考文献の一覧を作成中。
この文献の参考文献の一つに、
[22] HINTON, J., & SEJNOWSKI, T. (1999). Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation. Cambridge, MA: MIT Press.
がある。この文献を解読しようとして、さらに参考文献の一覧を作成しはじめる。
<この節は書きかけです。順次追記します。>
Table of Contents
https://papers.cnl.salk.edu/PDFs/Unsupervised%20Learning_%20Foundations%20of%20Neural%20Computation%201999-3636.pdf
Introduction
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0001
https://papers.cnl.salk.edu/PDFs/Unsupervised%20Learning_%20Foundations%20of%20Neural%20Computation%201999-3514.pdf
1: Unsupervised Learning
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0002
2: Local Synaptic Learning Rules Suffice to Maximize Mutual Information in a Linear Network
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0003
3: Convergent Algorithm for Sensory Receptive Field Development
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0004
4: Emergence of Position-Independent Detectors of Sense of Rotation and Dilation with Hebbian Learning: An Analysis
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0005
5: Learning Invariance from Transformation Sequences
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0006
6: Learning Perceptually Salient Visual Parameters Using Spatiotemporal Smoothness Constraints
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0007
7: What is the Goal of Sensory Coding?
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0008
8: An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0009
9: Natural Gradient Works Efficiently in Learning
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0010
10: A Fast Fixed-Point Algorithm for Independent Component Analysis
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0011
11: Feature Extraction Using an Unsupervised Neural Network
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0012
12: Learning Mixture Models of Spatial Coherence
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0013
13: Bayesian Self-Organization Driven by Prior Probability Distributions
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0014
14: Finding Minimum Entropy Codes
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0015
15: Learning Population Codes by Minimizing Description Length
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0016
16: Helmholtz Machine
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0017
17: Factor Analysis Using Delta-Rule Wake-Sleep Learning
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0018
18: Dimension Reduction by Local Principal Component Analysis
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0019
19: A Resource-Allocating Network for Function Interpolation
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0020
20: Learning with Preknowledge: Clusterin with Point and Graph Matching Distance Measures
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0021
21: Learning to Generalize from Single Examples in the Dynamic Link Architecture
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0022
Index
DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/7011.003.0023
Introduction
Reference
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Review
Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation
A Review
DeLiang Wang
AI Magazine Volume 22 Number 2 (2001) (© AAAI)
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.656.4261&rep=rep1&type=pdf
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
Este artículo no está completo. Agregaré algunas palabras en orden.
知人資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da
' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1
' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわることがあり、完全に削除したのではなさそう。2024年４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。2025年２月末を目標にしていた。
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
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プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
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音楽 一覧(0)
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「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
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鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
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OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
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coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
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官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
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「はじめての」シリーズ ベクタージャパン
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AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
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プログラマが知っていると良い「公序良俗」
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自動制御、制御工学一覧（０）
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逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
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統計の嘘。仮説（127）
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Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
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Calendar 統計
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LLM 関連 Calendar 2024
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coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db
ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907
アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618
統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3
読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0
脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382
心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e
NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
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データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!
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「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）
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なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)
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プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52）
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【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
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「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
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大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
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全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
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小川メソッド 覚え（書きかけ）
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amazon 殿堂入りNo1レビュアになるまで。仮説(102)
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＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
Este artículo es una impresión personal basada en mi experiencia personal. No tiene nada que ver con la organización o empresa a la que pertenezco actualmente.
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ver. 0.01 初稿 20250518
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