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2022年9月11日のブックマーク (2件)

  • 変分ベイズ法の心 - HELLO CYBERNETICS

    ベイズ推論の基 変分ベイズ学習 変分法の心 変分ベイズ法の戦略 ベイズ推論の基 ベイズモデリングの概要については下記の記事を参考にしてください。 www.hellocybernetics.tech 概要をさらっとなぞると、ベイズ推論の基的な話としては、観測データ $x$ の真の確率分布 $\hat p(x)$ を知る由もないので、確率モデル $p(x | \theta)$ でモデル化し、更にパラメータ $\theta$ にも事前分布 $p(\theta)$ を仮定します。 $$ p(x, \theta) = p(x | \theta)p(\theta) = p(\theta | x) p(x) $$ という確率分布に対していつでも成り立っている乗法定理から、 $$ p(\theta | x) = \frac{p(x|\theta)p(\theta)}{p(x)} $$ とできます。そ

    変分ベイズ法の心 - HELLO CYBERNETICS
  • 変分法について入門する - Qiita

    0.概要 機械学習の分野では変分ベイズもとい変分推論が多く取り扱われるようになってきている。変分推論の「変分」は、変分法からきており、これを理解しないことには変分推論の式展開も容易に行うことはできない。そこで、まずは変分法から入門していきたい。 1. 変分法 変分法について説明する。 微分法 微分法は、一般的に関数$f(x)$の最適化問題を考える際に、その関数を最小化・最大化するような$x$を求める。これは関数$f(x)$を微分し、導関数$\dfrac{df(x)}{dx}$を0にするような値を探すことである。

    変分法について入門する - Qiita