シミュレーターが生成するデータの尤度やスコア（対数尤度のパラメータについての勾配）は、得られたサンプルに対する分類問題を適切に設計しNNで学習することで効率的かつ高精度に求めることができる。（III章） http

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elu_18 のブックマーク 2018/08/08 14:41

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/368912063/comment/elu_18" data-user-id="elu_18" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv.org/abs/1805.00020" data-original-href="https://arxiv.org/abs/1805.00020" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1805.00020" data-user-icon="/users/elu_18/profile.png">A Guide to Constraining Effective Field Theories with Machine Learning</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/fromTw">fromTw</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> シミュレーターが生成するデータの尤度やスコア（対数尤度のパラメータについての勾配）は、得られたサンプルに対する分類問題を適切に設計しNNで学習することで効率的かつ高精度に求めることができる。 （III章） http</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/elu_18/20180808#bookmark-368912063"><span class="datetime-body">2018/08/08 14:41</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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