定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴 畳み込みとは 合成性 移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素 ゼロパディング（zero padding） ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する 参考 近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。 コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。 そのコンペティシ
Edward – Home
A library for probabilistic modeling, inference, and criticism. Edward is a Python library for probabilistic modeling, inference, and criticism. It is a testbed for fast experimentation and research with probabilistic models, ranging from classical hierarchical models on small data sets to complex deep probabilistic models on large data sets. Edward fuses three fields: Bayesian statistics and mach
NIPS 2016 Accepted Papers
This accepted papers list has been superseded. Click here for the new list Scan Order in Gibbs Sampling: Models in Which it Matters and Bounds on How Much Bryan He*, Stanford University; Christopher De Sa, Stanford University; Ioannis Mitliagkas, ; Christopher Ré, Stanford University Deep ADMM-Net for Compressive Sensing MRI Yan Yang, Xi'an Jiaotong University; Jian Sun*, Xi'an Jiaotong University
RandomTreesEmbedding
RandomTreesEmbedding# class sklearn.ensemble.RandomTreesEmbedding(n_estimators=100, *, max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, sparse_output=True, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False)[source]# An ensemble of totally random trees. An unsupervised transformation of a dataset to a high-
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7 Great Data Science Newsletters to Keep You Informed – Dataquest
In a fast-paced and rapidly growing industry like data science, keeping up is essential. Knowing what is trending is essential in helping you know what new tools to learn, to help you get a job, and much more. At the same time, there is so much content out there that it can be hard to know what to read and easy to be overwhelmed. The solution is to turn to email newsletters, which can help you kee
AutoML | Home
AutoML … … provides methods and processes to make machine learning more accessible improve efficiency of machine learning systems accelerate research and AI application development Machine learning (ML) has achieved considerable successes in recent years and an ever-growing number of disciplines rely on it. However, this success crucially relies on human machine learning experts to perform manual
Bregman divergence - Wikipedia
In mathematics, specifically statistics and information geometry, a Bregman divergence or Bregman distance is a measure of difference between two points, defined in terms of a strictly convex function; they form an important class of divergences. When the points are interpreted as probability distributions – notably as either values of the parameter of a parametric model or as a data set of observ
Local outlier factor - Wikipedia
In anomaly detection, the local outlier factor (LOF) is an algorithm proposed by Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel, Raymond T. Ng and Jörg Sander in 2000 for finding anomalous data points by measuring the local deviation of a given data point with respect to its neighbours.[1] LOF shares some concepts with DBSCAN and OPTICS such as the concepts of "core distance" and "reachability distance", w
異常検知の世界へようこそ - Preferred Networks Research & Development
比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。 異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータを見つけ出す」タスクです。お正月にテレビで繰り返し流れた、おすぎとピーコのCM(*1)がわかりやすいイメージですね。機械学習の枠組みで言えば”教師無し学習”に属します。分類や回帰、クラスタリングなど応用も多く人気も研究熱も高いタスクに比べると、マイナーです。SVMとか、Random Forestとか、Boostingとか、最近だとDeep Neural Networkとか、有名な必殺技アルゴリズム
NIPS 2016 Proceedings
Advances in Neural Information Processing Systems 29 (NIPS 2016) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 29 edited by D.D. Lee and M. Sugiyama and U.V. Luxburg and I. Guyon and R. Garnett. They are proceedings from the conference, "Neural Information Processing Systems 2016." Scan Order in Gibbs Sampling: Models in Which it Matters and Bounds on How Much Bryan
AutoPlait : 大規模時系列データからの特徴自動抽出 – Sakurai Lab.
AutoPlaitの目的は，与えられた時系列シーケンス群, i.e., Bundle X の特徴を抽出し，すべての時系列パターンを表現するパラメータ集合 C = {m, r, S, Θ, F} を発見することです． 以下では，AutoPlaitの2つの重要なアイディアについてご説明します． 多階層連鎖モデル (MLCM: multi-level chain model) モデル表現コストとデータ圧縮 1. 多階層連鎖モデル (MLCM: multi-level chain model) 複数のレジーム間の時系列パターンとその遷移を表現するため に，多層的な連鎖モデル (MLCM) を提案します．図 2 は提案モデルの概念図です．提案モデルであるMLCMは隠れマルコフモデル(HMM: Hidden Markov Model)を拡張しており，従来の HMM の遷移確率に加え，上位層の状態 (s
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GitHub - jasonmayes/Tensor-Flow-on-Google-Compute-Engine: A simple script to set up GCE environment in Google Cloud so it is ready to run TensorFlow - an Open Source Software Library for Machine Intelligence
Productivity is about not waiting
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https://people.csail.mit.edu/rameshvs/content/gmm-em.pdf
http://www.cs.kumamoto-u.ac.jp/~yasuko/PUBLICATIONS/kdd12-trimine_slides.pdf
Yasuko Matsubara - ISIR, Osaka University
http://www.di.ens.fr/~fbach/ssra_tutorial_vr_nips_2016.pdf