Theano で Deep Learning <6>: 制約付きボルツマンマシン <前編> - StatsFragments
DeepLearning 0.1 Documentation の第六回は 制約付きボルツマンマシン (Restricted Boltzmann Machines / 以降 RBM) 。RBM は オートエンコーダとはまた別の事前学習法。かなり分量があるので、とりあえず元文書 前半のRBM の仕組みまで。 RBM を理解しにくいポイントは 2 つあるかなと思っていて、 この構造 (グラフィックモデル) であるメリットはあるのか？ 学習 (Contrastive Divergence) で何をやってんのか？ というとこではないかと。最初、自分は 2 がまったくわからなかった。2 は "とりあえずできそうな構造 / 方法でやってみたらなんかうまくいった" 感があって、理由がいまいちはっきりしないところがある。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回
Theano で Deep Learning <6の準備>: ホップフィールドネットワーク - StatsFragments
DeepLearning 0.1 Documentation の第六回は 制約付きボルツマンマシン (Restricted Boltzmann Machines / RBM) なのだが、文書／内容とも結構 ボリュームがあるので外堀から埋めていきたい。 そのため、今回は ボルツマンマシンの前身である ホップフィールドネットワークを Python で書いてみる。 目次 DeepLearning 0.1 より、 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン 英 第三回 畳み込みニューラルネットワーク 英 第四回 Denoising オートエンコーダ 英 第五回 多層 Denoising オートエンコーダ 英 第六回の準備1 networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - 第六回の準備2 ホップフィールドネットワーク (今回) - 第六
Python networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - StatsFragments
ここ 1ヶ月にわたって 聖書 DeepLearning 0.1 Documentation を読み進め、ようやく 制約付きボルツマンマシン の手前まできた。 制約付きボルツマンマシン (RBM) の解説 には RBM = マルコフ確率場 ( Markov Random Field / MRF ) の一種だよっ、と しれっと書いてあるのだが マルコフ確率場とはいったい何なのかは説明がない。マルコフ確率場 <マルコフ・ランダム・フィールド> は用語もカッコイイし結構おもしろいので、 Python でサンプルを書いてみる。 補足 Python では PyStruct というパッケージがマルコフ確率場 / 条件付き確率場 ( Conditional Random Field ) を実装しているため、実用したい方はこちらを。このパッケージ、ノーマークだったがよさげだなあ。 マルコフ確率場とは グラフ
Python pandas strアクセサによる文字列処理 - StatsFragments
概要 今週の 週刊 pandas は文字列処理について。やたらと文字数が多くなったのだが、これはデータを都度表示しているせいであって自分の話がムダに長いわけではない、、、と思いたい。 今回はこちらの記事に書いた内容も使うので、適宜ご参照ください。 サンプルデータ なんか適当な実データないかな？と探していたら 週間少年ジャンプの過去作品の連載作品 / ジャンルなどがまとめられているサイトをみつけた。これを pandas で集計できる形まで整形することをゴールにしたい。 KTR's Comic Room: Weekly Jump Database データの読み込み 上記リンクの "ジャンプ連載データ表" を、ファイル名 "jump_db.html" としてローカルに保存した。 補足 pd.read_html では引数に URL を渡して 直接ネットワークからファイルを読むこともできる。が、今回
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