終了 2016/05/14(土) 15:00〜 Probabilistic Graphical Models 輪読会 #1 知能情報処理のためのグラフィカルモデル輪読会 t_Signull 他 東京都港区北青山3-12-7 (カプリース青山701)
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OpenGM is a C++ template library for discrete factor graph models and distributive operations on these models. It includes state-of-the-art optimization and inference algorithms beyond message passing. OpenGM handles large models efficiently, since (i) functions that occur repeatedly need to be stored only once and (ii) when functions require different parametric or
協調フィルタリングとはAmazonのお勧めのように「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」という情報を用いて推薦をする手法です。グラフィカルモデルはベイジアンネットワークとも呼ばれ、最近一部で流行している機械学習の手法です。今回は、協調フィルタリングをグラフィカルモデルで表現したらどのようになるだろう、と考えて思いついたアイデアを紹介します。 今、ユーザuとアイテムiの組{u,i}のデータが大量に与えられているとします。例えばソーシャルブックマークならユーザとブックマークしているページの組み合わせ、E-commerseならユーザと購入した商品の組み合わせ、などです。ここではSBMを例に考えるので、はてブと同様にユーザはマイナスの評価を付けることはできないものとします。 このときユーザuに対してお勧めのページを推薦することを考えると、ユーザuがまだブックマークしていないページiに
PRML読書会第10回に参加してきました.今回は8章グラフィカルモデルの前半を勉強しました. 自分が担当した資料 (8.2節 条件付き独立性) を公開します. PRML 8.2 条件付き独立性View more documents from sleepy_yoshi. 条件付き独立性では,グラフィカルモデルにおいて,特に有向分離基準と呼ばれる経路遮断の原理から,条件付き独立性について解説しています.今回は内容が平易だったので,きちんと基本的なところから説明するように心がけました.前回,前々回の猛省を少しは活かせたと思っています. その結果,30分で終わるよと宣言して,1.5時間も喋ってしまいました. ベイジアンネットワークの話題では必ずといっていいほど出てくる? "explain away" は本書では「弁明」現象と翻訳されていました.あまりしっくりこなかったのでアンケートを取ることにしま
というわけで PRML 読書会 第10回 にも参加。 関係各位お疲れ様でした。 今回の第8章「グラフィカルモデル」は、最低限の必須前提知識が「確率の加法・乗法定理」だけ*1、計算式もほとんど無い(積分の具体的な計算は皆無!)。 途中参加するならココしか! グラフィカルモデルは、漠然と語っていたモデルの特徴を可視化するためもの。 具体的には、 モデルの自由度を制御 パラメータを共有して減らす 潜在変数や「ハイパーパラメータの超事前分布」(ハイパーハイパーパラメータ?w)を導入する 条件付き独立性の有無を判別 有効分離とか「弁明」とか などが紹介されている。 グラフィカルモデルで(たぶん)一番ややこしいのは、PRML の 73ページに書いてあるとおり「グラフはリンクが存在しないことをもって分布のクラスの性質に関する情報を表現する」ということだろう。 つまり「線がつながっている」ことはその2つの
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