Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning
Deep learning tools have gained tremendous attention in applied machine learning. However such tools for regression and classification do not capture model uncertainty. In comparison, Bayesian models offer a mathematically grounded framework to reason about model uncertainty, but usually come with a prohibitive computational cost. In this paper we develop a new theoretical framework casting dropou
(研究会輪読) Weight Uncertainty in Neural Networks
Bayes by Backprop is a method for introducing weight uncertainty into neural networks using variational Bayesian learning. It represents each weight as a probability distribution rather than a fixed value. This allows the model to better assess uncertainty. The paper proposes Bayes by Backprop, which uses a simple approximate learning algorithm similar to backpropagation to learn the distributions
（DL hacks輪読）Bayesian Neural Network
The document discusses Bayesian neural networks and related topics. It covers Bayesian neural networks, stochastic neural networks, variational autoencoders, and modeling prediction uncertainty in neural networks. Key points include using Bayesian techniques like MCMC and variational inference to place distributions over the weights of neural networks, modeling both model parameters and prediction
ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な（=32bitもしくは16bit）精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
DNC (Differentiable Neural Computers) の概要 + Chainer による実装 - Qiita
こんにちは．@yos1up と申します．好きな食べ物は，緑色のキノコです． 2016/10/12に DeepMind が Nature に投稿した論文，Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory にて提案されているニューラルネットワークモデル DNC (Differentiable Neural Computers) を，大急ぎで Chainer で実装してみました． DNC について DNC は，先述の論文で提案された新しいニューラルネットワークで，その情報処理能力の高さが期待されています．論文中では，グラフ上の最短経路タスクやちょっとしたパズルのタスクなど，従来ニューラルネットワークでは学習不可能と思われていたタスクが DNC で学習できており，その情報処理能力の高さがうかがい知れます． DN
Learning to forget continual prediction with lstm
2. ニューラルネットワークの最近の展開 • 最近の流れ • 層を深くして高精度な認識を実現 →人と同程度の画像認識精度を達成 • 課題 • 対象の状況や前後状態まで推測できない • 近年の流れ • 動画や音声、文章などの時系列データを対象としたより深い理解へ →リカレントニューラルネットワークの研究 • 最近の時系列データに関する研究事例 • 強化学習（Deep Q-Networkによるゲーム自動学習、ノウハウ習得） • 複合学習（画像と文章を学習させて画像のキャプション生成） • アルゴリズム学習（チューリングマシン学習、Neural Turing Machine） http://wallpaperswide.com/ 3. リカレントニューラルネットワーク • 概要 • ネットワーク内にループを持たせ、過去データを次回の 入力に利用 • 過去データと現在データを両方用いた状態変化に関
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Implementing Dropout as a Bayesian Approximation in TensorFlow