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ベイズ深層学習と確率に関するKaz-Xeonのブックマーク (1)

  • 作って遊ぶ機械学習。

    今回は8月に出版した講談社機械学習プロフェッショナルシリーズの「ベイズ深層学習」の概要を書いてみます. www.kspub.co.jp 講談社のページ等では目次は載っていますが,それより詳細な情報はネットにはないので,もう少しだけ踏み込んだ内容をここで紹介することにします. 内容紹介 第1章 はじめに ベイズ統計と深層学習(ディープラーニング)は仲が悪いように世間的には見られがちですが,実は両者は非常に親和性が高いことを解説しています. 両分野のそれぞれの利点としては,ベイズ統計ではモデルの高い解釈性や設計の明確さ,深層学習ではGPUなどを用いた大規模データの効率的な計算方法等を挙げることができます.これらの利点は相補的であり,組み合わせることによってアルゴリズムの改善が期待できます. また,両分野には共通点もあります.深層学習ではタスクごとにネットワーク構造を設計する必要性がありますが,

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