深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
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ずいぶん遅くなりましたが、ひとまず完成です。疑問点・翻訳ミスを始めとした指摘がありましたら、どしどしお願いします(14/12/18)。 1週間あるから大丈夫だろうとたかを括っていたら、あっという間に投稿日になってしまいました。本当はPylearn2を使ってRBMを学習させようと考えていたのですが、役に立つ内容を書くには時間が足りなさすぎるので、お茶を濁します。 今回の目標 Restricted Boltzmann Machine及びDeep Belief Networkの基本的な動作原理を知る "A Practical Guide to Training Redstricted Boltzmann Machine"(GE Hinton, 2012)で黒魔術(RBMの性能を引き出すコツ)を学ぶ 先日、以下のような発表をしました。今回の内容は以下のスライドの焼き直し・改良を含みます。参考にどう
Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第三回。今回で教師あり学習の部分はひと段落。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン 英 第三回 畳み込みニューラルネットワーク (今回) 英 第四回 Denoising オートエンコーダ 英 第五回 多層 Denoising オートエンコーダ 英 第六回の準備1 networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - 第六回の準備2 ホップフィールドネットワーク - 第六回 制約付きボルツマンマシン 英 Deep Belief Networks 英 Hybrid Monte-Carlo Sampling 英 Recurrent Neural Network
Andrew 先生の説明がとてもわかりやすかったのでメモです。カルバック・ライブラー情報量(KL divergence)を用いる事なく、イェンゼンの不等式のみで自然に展開していました。 凸関数 – convex function f’’(x) > 0、また x がベクトルの場合はヘシアン H >= 0 の時、f(x) は凸関数。f’’(x) > 0 とは x が大きくなるにつれ接線の傾き f’(x) も大きくなるということ。全ての x で、下図の (1) -> (2) -> (3) のような変化が成り立つ f(x) のこと。 イエンセンの不等式 – Jensen’s inequality f(x) が凸関数の時、E[f(x)] >= f(E[x]) が成り立つ。これがイェンゼンの不等式。 図を見れば直感的にわかるのだが、今仮に xは a,b の2点しか取れないとすると、f(E[x])より、
福島 貴子、針間 博彦 東京都立松沢病院精神科 DOI:10.14931/bsd.4583 原稿受付日:2013年12月10日 原稿完成日:2014年6月11日 担当編集委員:加藤 忠史(独立行政法人理化学研究所 脳科学総合研究センター) 英語名:Capgras syndrome 独:Capgras-Syndrom 仏:syndrome de Capgras 同義語:カプグラ妄想 (Capgras delusion)、カプグラ現象、カプグラ症状、ソジーの錯覚 カプグラ症候群とは、近親者などが瓜二つの偽物と入れ替わったと確信する妄想であり、1923年にCapgras. J. とReboul-Lachoux. J.[1]によって報告された。近年では、カプグラ症候群、フレゴリ症候群、相互変身妄想および自己分身症候群が妄想性人物誤認症候群の亜型としてまとめられている。カプグラ症候群は妄想型統合失調
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