先週の進捗
論文を読むと同時に、学習ニューラルネットワーク（Neural Networks）、深層学習（Deep Learning）と強化学習（Reinforcement Learning）の関係を要約する、本課題の切り口を見つける。
今週の予定
具体的なアルゴリズムの認識と理解がまだ足りないため、ことが張先生から指摘があった、次の段階では、ネットワーク上のいくつかのオープンソースの例を通して理解を深めるでしょう、いくつかの簡単な学習フレームワークを構築する、実験環境を完備する，例えば、TensorFlowフレームワーク。
標識の識別方法の検討
AdaBoostを用いた識別器による判別…1つの識別器では、1つの標識しか判断できないため、特定の標識を判別するために、画像を複数の識別器にかける必要がある。 →時間がかかる可能性。色、形の判別により、画像にかける識別器の数を絞り時間の短縮を図る
NNによる標識の識別…複数のクラスを分類可能。標識らしきものを切り出した後に、クラスを分類。前段階として、標識らしきものを判別する必要がある。
〇今週の進捗
〇課題
電磁気の勉強を進めた。
Gitを確認した。
TeXを入れました。電磁気Ⅲを講義資料見ながら復習してます。
院試に向けて、電磁気の復習を行った。
「pythonで始めるOpenCV3」の3章まで学習した。
院試の対策で電磁気学1章～８章を復習した。テーマは、状態を見分けるみたいな画像処理（液体、固体、気体を各々認識する）を行おうと考えています。独創性や新規性があるのか調査をする予定。
進捗
・院試のために、電磁気の復習を行った。
・Texstudioをインストールした。
課題
・電磁気学の復習を進める。