ソフトマックス関数 - Wikipedia
ソフトマックス関数（ソフトマックスかんすう、英: softmax function）は、ロジスティック関数を多次元に拡張したもの。ネットワークの出力を確率分布に変換することができるので、ニューラルネットワークの最後の活性化関数としてよく用いられる。 定義[編集] ソフトマックス関数は、K 個の実数からなるベクトル z を入力として受け取り、入力の指数に比例する K 個の確率で構成される確率分布に正規化する。つまり、ソフトマックス関数を適用することで、各成分は区間 (0, 1) に収まり、全ての成分の和が 1 になるため、「確率」として解釈できるようになる。入力値が大きいほど「確率」も大きい。 K > 1 に対し、標準（単位）ソフトマックス関数 は次のように定義される。 簡単に言えば、入力ベクトルの の各成分 に標準的な指数関数を適用し、これらすべての指数の合計で割ることによって、値を正規化
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単体 (数学) - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "単体" 数学 – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年10月） 3次元空間で表現できる4種類の単体 数学、とくに位相幾何学において、n 次元の単体（たんたい、英: simplex）とは、「r ≤ n ならばどの r + 1 個の点も r − 1 次元の超平面に同時に含まれることのない」ような n + 1 個の点からなる集合の凸包のことで、点・線分・三角形・四面体・五胞体といった基本的な図形の n 次元への一般化である。 全ての辺の長さが等しい時、正単体と言う。 単体は、頂点の位置さえ決めればそれのみによって一意的に決定され
最尤推定 - Wikipedia
最尤推定（さいゆうすいてい、英: maximum likelihood estimationという）や最尤法（さいゆうほう、英: method of maximum likelihood）とは、統計学において、与えられたデータからそれが従う確率分布の母数を点推定する方法である。 この方法はロナルド・フィッシャーが1912年から1922年にかけて開発した。 観測されたデータからそれを生んだ母集団を説明しようとする際に広く用いられる。生物学では塩基やアミノ酸配列のような分子データの置換に関する確率モデルに基づいて系統樹を作成する際に、一番尤もらしくデータを説明する樹形を選択するための有力な方法としても利用される。機械学習ではニューラルネットワーク（特に生成モデル）を学習する際に最尤推定（負の対数尤度最小化として定式化）が用いられる。 最尤推定が解く基本的な問題は「パラメータ が不明な確率分布に
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2024/06/07 運営企画本部 学術支援技術補佐員（有期雇用職員、短時間雇用職員）及び技術補佐員（有期雇用職員、短時間雇用職員）の募集について [〆切：令和6年6月24日（月）16:00必着] 2024/05/31 オープンハウス「公開講演会」の講演資料を公開しました 2024/05/24 研究教育職員（統計基盤数理研究系 助教）の募集について [〆切：令和6年7月5日（金）消印有効] 2024/05/24 統計数理研究所ニュースNo.164刊行 2024/05/24 逸見昌之准教授の「コラム」を掲載 2024/05/23 管理部総務企画課事務補佐員（有期雇用職員）の募集について [〆切：令和6年6月14日（金）16：00必着]
JDLA「E資格」向け認定プログラム
当講座は、JDLAが実施するエンジニア資格（「E資格」＝JDLA Deep Learning for ENGINEER）の受験資格を得るために修了が必須となる「JDLA認定プログラム」です。 2024年8月「E資格」（2024#2）より改訂される新シラバス に適応した新講座を4月1日（月）より提供開始します。
ロジスティック回帰分析とは？用途、計算方法をわかりやすく解説！-GMOリサーチ
ロジスティック回帰分析は、いくつかの要因（説明変数）から「2値の結果（目的変数）」が起こる確率を説明・予測することができる統計手法で、多変量解析の手法の１つです。 マーケティングでもよく使われています。 ◆ロジスティック回帰分析の利用シーン 顧客がどのような理由で商品を購入するのか可能性を分析する ある病気になるリスクを、生活習慣などの複数の要因から予測する どのチャネルの広告配信が最も効果的かを調べる この記事では、ロジスティック回帰分析の意味、他の回帰分析との違い、用途、計算方法、オッズの用い方などを分かりやすく解説していきたいと思います。 ロジスティック回帰分析は、いくつかの要因（説明変数）から「2値の結果（目的変数）」が起こる確率を説明・予測することができる統計手法です。 2値とは、試験の合格／不合格のように答えが2つしかない値のことを言います。 具体例を見ていきましょう。 たとえ
2023年 第1回「E資格（エンジニア資格）」受験申込のお知らせ
申込受付期間：2022年12月1日（木）午前9時00分 ～ 受験日前日の午後11時59分まで 2023年2月17日（金）から19日（日）まで開催を予定している2023年 第1回エンジニア資格「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2023 #1」（以下E資格）の受験申込（試験予約）を受付開始致しました。 前回試験E2022#2と同様、今回も日曜開催を試験日程に追加しております。受験日前日の午後11時59分までお申し込みは可能ですが、予約は先着順で座席数には限りがあるため、希望の会場・時間帯に受験するには、できる限り早めに予約してください。 試験日が近くなると一部の会場は空きがなくなる恐れがあるため、2月第1週目頃までの予約をお薦めします。 ＜2023年 第1回 E資格 について＞ 名 称：JDLA Deep Learning for ENGINEER 2023
カーネルトリック
カーネルトリック サポートベクトルマシンにおいて、データをあえて高次元に写像することでその写像後の空間で線形分類できるようにするというアプローチを取ることがありますが、その際に計算が複雑にならないように式変形するテクニックのことをカーネルトリックと言います。
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