9. X n Rn f S aij , bi , cj (i = 1, · · · , m; j = 1, · · · , n) xj (j = 1, · · · , n) min. c 1 x1 + · · · + c n xn s. t. ai1 x1 + · · · + ain xn ≤ bi (i = 1, · · · , l) ai1 x1 + · · · + ain xn = bi (i = l + 1, · · · , m) 9 10. aij , bi , cj (i = 1, · · · , m; j = 1, · · · , n) min. c 1 x1 + · · · + c n xn s. t. ai1 x1 + · · · + ain xn ≥ bi (i = 1, · · · , m) xj ≥ 0(j = 1, · · · , n) min. cT x s.
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
6. 多層パーセプトロン • irisデータでやってみる Sepal. Length Sepal. Width Petal. Length Petal. Width Species 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa sepal petal setosa, versicolor, virginicaの各品種に50行ずつあるデータセット 7. 多層パーセプトロン • 学習⽤と検証⽤にデータを分割 > data(iris) > # 奇数⾏を学習⽤データ、偶数⾏を検証⽤データとする > train.ind <- seq(1, nrow(iris), 2) > > train.x <- data.matrix(iris[train.ind, 1:4])
Stanの初心者が基本的な統計モデルを実行するまでの解説です。プログラミング初心者向けに書いているので,やや説明が遠回りなところもあります。Read less
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
NVIDIA Deep Learning Dayでの講演内容です. ディープラーニングの最新の研究成果として強化学習によるロボットカーの制御,バラ積みロボットの認識,駐車場の検出,センサデータからの異常検知,画像生成を紹介しています。Read less
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