脳の情報処理原理の解明状況
AIST07-J00012 http://staff.aist.go.jp/y-ichisugi/j-index.html 2008 3 31 BESOM BESOM 1 1 7 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4 . . . . . . . . . . . . . . . . .
劣微分を用いた最適化手法について(3) - Preferred Networks Research & Development
進撃の巨人3巻が11月に発売されるものと勘違いして本屋を探し回っていましたが、発売日は12月9日でした。徳永です。 前回は、確率的勾配降下法（SGD）について説明しました。今回はいよいよ、劣微分を用いた最適化手法に付いての説明をおこないます。 前回の復習 前回は、最大エントロピーモデルによる線形識別器の学習方法について説明し、最後に正則化について紹介しました。正則化については重要性を主張しきれていなかった気がするので、もう一度過学習と正則化について説明しておきたいと思います。 前回、間違いは少ないほうがいいよね、というような話をしましたが、間違いには2種類あります。一つは既知のデータに対する間違いの多さで、もう一つは未知のデータに対する間違いの多さです。既知のデータに対する間違いを経験損失と言い、未知のデータに対する間違いを期待損失、もしくは汎化誤差と言います。（間違いと損失はちょっと違い
An Introduction to Restricted Boltzmann Machines
An Introduction to Restricted Boltzmann Machines Asja Fischer1,2 and Christian Igel2 2 Institut f¨r Neuroinformatik, Ruhr-Universit¨t Bochum, Germany u a Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark 1 Abstract. Restricted Boltzmann machines (RBMs) are probabilistic graphical models that can be interpreted as stochastic neural networks. The increase in computational power a
線形回帰および識別
オンライン学習 オンライン（あるいは逐次）学習とは データを１つづつ読み込んで、それまでの学習結果 を更新する。 2つの利用局面 1. データ全体は保持しているが、学習を1データ毎に行う 2. データが１こずつ時系列としてやってくる この場合はストリームという。 データ全体をメモリの乗せなくてよいのでマシンに必 要なメモリ少、あるいはメモリに乗りきらないほど大 きなデータから学習可能 1個のデータからの学習（これを1ラウンドという）だけ なら高速 オンライン学習の定式化 以下1,2,3を時刻 t=1,2,…,Tで繰り返す 1. 時刻tにおいて、仮説ht、入力データxt 、正しい結果 データytが与えられる。 2. 仮説ht による結果ht (xt)を計算し、その後でytとの 比較を損失関数lによって行う。つまりl(ht ,(xt , yt )) を計算 3. 損失関数lの値に応じて
ゼロから始めるDeepLearning_その4_Restrictedボルツマンマシンとは - 分からんこと多すぎ
はじめに MNISTで全然うまく行かないことが発覚したので、最適化を調べ中きちんと動きました。 学部四年生向け。だった。 ニューラルネットワーク →（AutoEncoder） →（DenoisingAutoEncoder） →ホップフィールドネットワーク →ボルツマンマシン →Restrictedボルツマンマシン（この記事） →（Gaussian Binary - Restricted Boltzmann Machines） →（DeepBeliefNetwork） →（DeepNeuralNetworks） →畳み込みニューラルネット（後日） 太線以外は読み飛ばしてOK Restricted Boltzmann Machines（RBM）をとりあえず使ってみる RBMには、ホップフィールドネットワークという前身がある。 できることは、それと同じである。 即ち、RBMとは、脳的なもの（マル
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Deep Belief Networks — DeepLearning 0.1 documentation
15-2-02.dvi
Microsoft PowerPoint - 08NeuralNetworks.ppt
http://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2ppt/iwasaki4.pdf
実n次元数ベクトル空間の基底変換と「一次写像の行列表現」