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大谷翔平
chika0509.hatenablog.com
ブラックボックスな関数のパラメータを最適化するときに使えると噂のベイズ的最適化のアルゴリズムを実装してみたというはなし。 論文ザッと流し読んでサクッと実装しただけ。 こないだパラメータ6種類くらいあって適切な値の組を探したいみたいなことがあったのだけど、計算機パワーで6重forループ全探索して探すみたいな、ナイーヴのカタマリみたいなことをしていてツラかった。*1 ので、そういうときに使えるかも?なベイズ的最適化のアルゴリズムを実装してみた*2 ベイズ的最適化に関しては、こちらのご講演の動画が初心者にもわかりやすい印象。 www.youtube.com 実装してみたのは、動画で紹介されていた N. Srinivas, et al. Gaussian process optimization in the bandit setting: no regret and experimental d
職場のNIPS読み会で位相的データ解析の論文 Kwitt, et al., Statistical Topological Data Analysis - A Kernel Perspective, NIPS2015 を取り上げてみたので位相的データ解析(TDA)の話。 ちなみにコチラのブログ qiita.com によると、"Deep Learningの次はTDAが来る?"とのことで、とてもhotでsexyな領域ってワケです。 Topological Data Analysis (TDA) TDAというのはトポロジー*1に根付いたデータ解析のアプローチで、データの持つ幾何的な情報に基づいて識別・分類するというもの。実応用としてはCVや医用画像解析の分野だけでなく、タンパク質構造の分類をやっている人も居るっぽい(バイオインフョ出身なのでこの本とてもきになる)。 タンパク質構造とトポロジー ―
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