Theano 入門
Theano 入門¶ 本文書ではPython用の数値計算ライブラリTheanoの使い方を説明します. 応用例としてRestricted Boltzmann Machineを実装します. はじめに¶ Theano はPython用の数値計算ライブラリです. PythonではNumpyが数値計算ライブラリの事実上の標準となっていますが, TheanoではNumpyのように計算手続きを記述するのではなく, 数式そのものを記述します. このことによって, 計算対象となる行列等の実体のプログラム内での引き回しを考える事なく, 最適化やGPUによる高速化の恩恵が受けられます. また, Theanoでは数式そのものを記述するので, 微分を (数値的ではなく) 解析的に実行する事が出来ます. TheanoはLinux, Mac OSX, Windows上で動作します. Theanoはモントリオール大学のB
ビジネスうぜぇ。俺は好きなものを作るぜ。 - アドファイブ日記（ミラー版）
一流というほどの技術力はないかもしれないけど、それなりにモノは作れるぞって自信をもっているエンジニアが一人で起業したケースで、受託開発を離れて自社製品の開発を進めようとしたときにありがちだと思われる話をします。 僕は起業する前は、自分はとても勇気があって、リスクを取ってどんどん製品を作れると思っていた。 実際、起業してみたら、なんだか自分はすごく楽観的で、将来なんとでもなるさ感があったので、それは良かった。 けれど、いざ一人で製品開発をやってみると、これがなかなか「怖い」。 例えば、作ってる途中で 「これだけ頑張っても、売れなかったらゼロだな」 とか 「これなら確実に市場があるのはわかるけど、僕の好きな数学の要素がゼロだなこれ」 とかいう気持ちが出てきて、結局放り投げて別のことに興味が移ってしまうのだ。 セルフマネジメントという点では、自分の「好奇心旺盛という長所」と「飽きっぽいという短所
統計的学習理論（１）： フィッシャー情報量とクラメールラオ下限と最尤法 - アドファイブ日記（ミラー版）
勉強したことメモ。数式を使わずに書く。 また、行間をスキップせずに、多少くどいかもしれないくらいにきっちり順を追って説明を書いたので長いけどわかりやすくなっているはず。 第一回はベイズの手前まで、最尤法のあたりまでの話をする。 推定量 データを表す確率変数があってその密度関数は何らかのパラメータであらわされているとする。観測したデータから合理的にパラメータを決定するタスクのことを推定という。 推定を世界で最初にガッチリ研究したのはフィッシャーという人で、彼は推定方法の良しあしを判断する基準として、（A）不偏性、（B）有効性、（C）一致性、（D）漸近正規性、（E）十分性、などを考えた。 データからパラメータを推定する手続きは、データの関数として表せる。そういう関数を推定関数、そうやって計算した値を推定量と呼ぶ。 観測されうるデータは確率変数なので、推定量も確率変数となる。 推定量が確率変数だ
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