外部メモリー付きのニューラルネット"Differentiable Neural Computing (DNC)"について解説するよ - Qiita
外部メモリー付きのニューラルネット"Differentiable Neural Computing (DNC)"について解説するよPython機械学習DeepLearningニューラルネットワークChainer この記事について DeepMind が Nature に投稿した論文 Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory で使用されている "Differentiable Neural Computing (DNC)" について解説します。ロジックの説明がメインですが、Python - Chainer による実装例も紹介します。 Differentiable Neural Computing (DNC)とは sequential data を Neural Net で処理したいという欲求は昔からあ
クラスタ数を自動推定するX-means法を調べてみた - Qiita
背景 前回、k-meansの最適なk数ってどうやって探すの？って記事を書きました ↓ コメント欄 というわけで、『X-means』を調べました クラスタ数を自動推定するX-means法について Pelleg and Moore (2000)が提案したK-meansの拡張アルゴリズム。 クラスター数Kを自動決定する k-meansをデータ数が多くても高速に動くようなアルゴリズムに工夫する という点が、従来のk-meansとの差分。 "x-means"でググると最初に出てくる2本のpopularっぽい論文 X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters | Carnegie Mellon Univ. (2000) x-meansの提案論文 クラスター数を自動決定するk-meansアルゴ
k-meansの最適なクラスター数を調べる方法 - Qiita
背景 お手軽なクラスタリング手段としてk-meansが有名であるが、以下の様な困ったポイントがある k-means法の問題点の一つは、クラスタの個数kを指定しなければならないことだ。 クラスタリングは探索的 (exploratory) なデータ解析手法であって，分割は必ず何らかの主観や視点に基づいているということです．よって，クラスタリングした結果は，データの要約などの知見を得るために用い，客観的な証拠として用いてはなりません． 参照元 それは知っている。で、結局クラスター数は本当に分析者の決め打ちでいいのか？ 「このクラスター数はどうやって決めたの？」「これまでの分析結果からソーゴー的に考えて決定しました」とか言いたくない このページの目的 「最終的には分析官の判断でクラスターは決定しました」といいつつも、何かしら数値としての根拠を持ってクラスター数を決定したい 何か良い判断基準は無いの
pythonでsankeyダイアグラム - Qiita
背景 モノの量的な流れを上手く表現したい場面に出くわした。 あるサイトを訪れた人が、どのページにどれだけ遷移し、あるいは離脱していくかを観察したい。 家計（会社）の収支に関して『どの時点で』『何に』『どのくらい』という観点で観察したい、など。 このような場面でよく用いられるのが、Sankeyダイアグラムだ。 Sankeyダイアグラム (図はWikipediaから) サンキー・ダイアグラムは工程間の流量を表現する図表である。矢印の太さで流れの量を表している。特にエネルギーや物資、経費等の変位を表す為に使われる。 サンキ―ダイアグラム -Wikipedia 蒸気機関におけるエネルギー収支したのが始まりらしい。そして、その著者がM.H.Sankeyとのこと。 蒸気期間の例では、エネルギーが、どのように、どれくらい消費されるのか、また系を循環するのかが直感的に理解できる。 Pythonで描いてみた
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
