『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
トップカンファレンスにおけるデータセットシフトと機械学習 - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは，株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です． 今回はNeurIPS2020で発表されたデータセットシフトを扱う機械学習に関連する論文を紹介します． 本記事は，Ridge-i主催の論文読み会で発表した以下の資料に基づいています． TL;DR 機械学習におけるデータセットシフト Covariate Shift Target Shift Concept Shift Domain Shift Sample Selection Bias Taxonomy of NeurIPS2020 papers about Dataset Shift 論文紹介 Rethinking Importance Weighting for Deep Learning under Distribution Shift Importance Weighting for Distribut
ベイズ推論による機械学習の基本 - 作って遊ぶ機械学習。
今回は基本的なベイズ学習の概念と流れを説明したいと思います。まず始めに、ベイズ学習のすべての基本となる２つの計算規則（和の規則、積の規則）を取り上げます。また、ベイズ学習に関わるややこしい用語たち（データ、尤度関数、事前分布、事後分布、エビデンス、予測分布、などなど）に関しても念のためここで整理しておきたいと思います。そして最後に、簡単な多次元のガウス分布とウィシャート分布を使ったベイズ推論の例を取り上げ、それぞれの用語や概念との具体的な結びつきについて触れたいと思っています。 ・ベイズ学習の基本概念 さて、確率モデルを使ったベイズ推論を行う上で最小限必要なのは次のたった２つの計算ルールです。 <和の規則> <積の規則> は同時分布（joint distribution）、は条件付き分布（conditional distribution）と呼ぶんでした。極端な言い方をしてしまうと、ベイズ推
1
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
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "overfit→過学習はちょっと違和感あるなぁと思っていたら、予想通りunderfit→学習不足・未学習という訳があるらしく、それは無いだろう感がすごい。 直訳でoverfit→過剰適合、underfit→過少適合がおすすめ。"