相関係数／ピアソンの積率相関係数とは？
用語「相関係数（ピアソンの積率相関係数）」について説明。相関係数とは2つの変数間の関係の強さと方向性を表す、1～0～-1の範囲の数値。1（強い正の相関）では、2つの変数が強く同方向に連動する。-1（強い負の相関）では強く逆方向に連動する。相関なしでは、連動しない。 連載目次 用語解説 数学／統計学／機械学習における相関係数（correlation coefficient）とは、2つの変数間の関係の強さと方向性（＝相関：correlation）を表す、1～0～-1の範囲の数値である。1に近い値は「強い正の相関」、つまり2つの変数が強く同方向に連動することを意味する。0.3など0に近くなるほど相関は弱まっていき、0に近い値は「相関なし」、つまり2つの変数が連動しないことを意味する。また、-1に近い値は「強い負の相関」、つまり2つの変数が強く逆方向に連動することを意味する。 相関係数には主に、線
なぜpython使いは単純なfor文より醜悪なリスト内包表記を好むのか - 静かなる名辞
煽りっぽいタイトルだが、この記事は真剣である。リスト内包表記にはpython哲学の本質に関わる問題が潜んでいる。 python使いはリスト内包表記を好む。他の言語の使用者なら「for文で書きゃ良いのに」と思うような処理を、リスト内包表記で書くことを好む。 それはなぜなのか。 # 1~10の値を2乗して合算し、表示する # よくあるpythonコード print( sum([pow(x, 2) for x in range(1, 11)]) ) # こうきゃ良いのにと思う人が世間には多い（と思う） n = 0 for i in range(1, 11): n += pow(i, 2) print(n) # 他の言語の使用者が「ぎゅうぎゅうしててわかりづらいよ」と文句をいうと、python使いは不満げに改行して「これでいいだろ、上等だ」という表情を見せる print( sum([pow(x,
BERTを用いた教師なし文表現 - Retrieva TECH BLOG
こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。TSUNADE事業部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。今回は、教師なしの文表現作成手法SimCSEを紹介します。 背景・概要 手法 要因 実験 NLIタスクによる実験 クラスタリングによる実験 終わりに 背景・概要 自然言語処理は、昨今様々な領域へ応用することが期待されていますが、特に企業での応用においては、ラベル設計が出来ず、教師あり手法が使えない場面に遭遇することが多々あります。そんな場面で、きっと助けになってくれるのが教師なし手法です。特に、文の類似度については、様々なタスクやデータ作成に際して便利に使える場合があります。 近年、BERTなどの大規模事前学習済み言語モデルが出てきていましたが、教師なしの文類似度タスクの場合、BERTを使って単語をベクトルに変換し、そのベクトル
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
GitHub - NVlabs/stylegan3: Official PyTorch implementation of StyleGAN3