This paper describes and discusses Bayesian Neural Network (BNN). The paper showcases a few different applications of them for classification and regression problems. BNNs are comprised of a Probabilistic Model and a Neural Network. The intent of such a design is to combine the strengths of Neural Networks and Stochastic modeling. Neural Networks exhibit continuous function approximator capabiliti
2018年1月16日紙版発売 2018年1月16日電子版発売 奥村晴彦,瓜生真也,牧山幸史 著,石田基広 監修 B5変形判/224ページ 定価3,168円(本体2,880円+税10%) ISBN 978-4-7741-9503-2 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 ベイズ統計が注目されています。MCMCという柔軟なアルゴリズムによって,あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし,その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また,簡単な問題なら,誤差の大きいMCMCを使わなくても,Rの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なRの命令を
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