大規模文献解読

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。>

https://direct.mit.edu/books/book/2856/Unsupervised-LearningFoundations-of-Neural

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)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた216記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
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Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

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
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

転職(0)一覧
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技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea

Reserchmap(0) 一覧
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物理記事　上位100
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量子(0) 計算機, 量子力学 
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数学関連記事１００
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
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色(0) 記事100書く切り口 
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品質一覧 
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水の資料集(0)　方針と成果
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日本語（０）一欄
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英語(0) 一覧
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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
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

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
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
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LaTeX(0) 一覧　
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自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
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programの本質は計画だ。programは設計だ。
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登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b

自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

祝休日・謹賀新年 2025年の目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/dfa34827932f99c59bbc

Qiita 1年間をまとめた「振り返りページ」＠2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ed6be239119c99b15828

2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f

主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc

Calendar 統計
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e315558dcea8ee3fe43e

LLM 関連 Calendar 2024 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c36033cf66862d5496fa

Large Language Model Related Calendar 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3beb0bc3fb71e3ae6d66

博士論文 Calendar 2024 を開催します。 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0

博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78

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
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29

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。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

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!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「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）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

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)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【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。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

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。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5

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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日本のプログラマが世界で戦える16分野。仮説(53),統計と確率(25) 転職(32)、Ethernet(58)
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小川メソッド　覚え（書きかけ）
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DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
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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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小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
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ver. 0.01 初稿 　20250518
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