NIPS2014読み会で深層半教師あり学習の論文を紹介しました
今週の火曜日 (1/20) に東大で NIPS2014 読み会 が開かれました． NIPS 自体の参加者数が増えているのと同様に，読み会も去年にくらべてさらに多くの人が集まりました． その中で僕もひとつ論文を紹介しました． 紹介した論文の著者は，スライド中にも出てくる変分 AutoEncoder の考案者です． 変分 AE では，生成モデルと認識モデルをそれぞれニューラルネットで定義して，確率変数としてそれらの出力をパラメータとする正規分布を使いました． 生成モデルを認識モデルで近似したときの変分下界は，認識モデルに関する期待値の形をしています． このように，最適化の対象となる分布に関する期待値の最適化は，一般には REINFORCE アルゴリズムによる勾配法を使います． REINFORCE アルゴリズムは，期待値を積分で書いた時に，積の微分を使って勾配を計算し，それを対数微分の公式 $x
統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
上田データマイニング塾
お気軽に「質問箱」 Peing-質問箱-： https://peing.net/ja/manab7 匿名で質問できる「Peing-質問箱-」。※ ご質問・回答は公開されます。 「データマイン君」提供終了のお知らせ 上田太一郎先生による当時の著書やセミナー・研修等でご案内・提供していたExcel用アドインプログラム「データマイン君」を、これまでご用命ならびにご利用くださいまして、まことにありがとうございました。 「データマイン君」の配布から、20年余りが経ちました。 この間にExcelのバージョンが進んだことで、アドイン接続が正常にできなくなる報告も頂戴しております。 またアドイン接続できても、データマイン君の一機能「顔グラフ」について、正しく表示されない現象も報告されておりました（VBAの仕様変更等のため）。 「データマイン君」の改修は行われません。 そこで株式会社メディアチャンネル様で、
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