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A deep neural network is a hierarchical nonlinear model transforming input signals to output signals. Its input-output relation is considered to be stochastic, being described for a given input by a parameterized conditional probability distribution of outputs. The space of parameters consisting of weights and biases is a Riemannian manifold, where the metric is defined by the Fisher information m
献血者から提供された血液を、安全な緊急輸血に必要となる、どの血液型にも対応できるタイプに変える確実な方法が発見された。 この発見では、腸内細菌の酵素がヒトの血液型A型をO型に効果的に変えられることが分かった。O型は、不適合反応のリスクなしに誰にでも輸血できることで知られる。 カナダのブリティッシュ・コロンビア大学の研究者らは、まもなくこの処置の臨床試験を開始できるだろうとしている。 腸内細菌の酵素は、A型の赤血球の表面にはあるがO型にはないマーカーを除去する。 このマーカーを除去することで、血液提供を受けた人の免疫系はA型の血液をO型だと勘違いし、「異物」として攻撃することはない。 異なる血液型の輸血は、命に関わる危険性がある。 O型の患者はO型の赤血球輸血しか受けられない一方で、O型の血液はABO型のどれにでも適合する。 血液型とは ・ABO式血液型には、O型、A型、B型、AB型の4種類
In this survey, we describe the fundamental differential-geometric structures of information manifolds, state the fundamental theorem of information geometry, and illustrate some use cases of these information manifolds in information sciences. The exposition is self-contained by concisely introducing the necessary concepts of differential geometry, but proofs are omitted for brevity.
We introduce a simple algorithm, True Asymptotic Natural Gradient Optimization (TANGO), that converges to a true natural gradient descent in the limit of small learning rates, without explicit Fisher matrix estimation. For quadratic models the algorithm is also an instance of averaged stochastic gradient, where the parameter is a moving average of a "fast", constant-rate gradient descent. TANGO ap
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