初学者の分かりやすさを優先するため，多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。 はじめに 機械学習を勉強したことのある方であれば，変分ベイズ（VB：variational bayes）の難しさには辟易したことがあるでしょう。私自身，学部生時代に意気揚々と機械学習のバイブルと言われている「パターン認識と機械学習（通称PRML）」を手に取って中身をペラペラめくってみたのですが，あまりの難しさから途方に暮れてしまったことを覚えています。 機械学習の登竜門は，変分ベイズ（変分推論）だと私は考えています。また，VAE（変分オートエンコーダ；variational autoencoder）に代表されるように，変分ベイズは最近の深層学習ブームにおいて理論面の立役者となっている側面もあります。一方で，多くの書籍やWeb上の資料では式変形の行間が詰ま
こんにちは、InsightEdgeでデータ分析をしている新見です。 今日はUberAIからNeurIPS2019に出た 論文 を紹介します。 この論文では、ベイズ最適実験計画（Bayesian Optimal Experimental Design：BOED）における期待情報利得（Expected Information Gain：EIG）の推定を高速かつ正確に行う新しい手法を提案しています。 BOEDは、限られた実験リソースを効率的に活用するための枠組みですが、EIGの正確な推定が難しいという課題があります。今回紹介する論文では、変分推論の手法を用いることで、高速化を達成しています。 本記事では提案されたEIGの近似式を紹介し、その使用例をコードベースで紹介します。 もくじ もくじ ベイズ最適実験計画（BOED）とは EIGの近似指標 Variational Posterior $\ha
変分ベイズに関する復習 - Qiita
はじめに 前回は、エントロピー・KL divergenceに関する基本的なことを復習しました。 今回は、変分ベイズに関する基本的なことを書いていこうと思います。 変分ベイズをまとめると、以下の通りです。 （自分なりの大まかな解釈です。） 今、自分たちはAについて知りたい。しかし、Aを直接知ることは困難 なので、良く分からないAを計算せず、計算可能なBについて考える BをなるべくAに近づけるよう形で定義したい ある基づいてBをAに近づけていく 十分にAに近づいたBは、もはや自分たちが知りたかったAと見なせる 少しざっくりしてますが、こんな風に理解しています。 では、この内容を具体的に考えていきます。 目的 目的は、観測データから未知の変数を求めることです。 $y$ を観測データ、$z$を推定したい未知の変数とすると、この問題は の事後確率分布を計算する問題となります。 これを解析的に求めるの
はじめに 変分ベイズ法あらまし 事後分布とその近似分布 第二種最尤推定 ローカルパラメータとグローバルパラメータ グローバルパラメータ 一旦脱線：同時分布のモデリング ローカルパラメータ 償却推論 ローカルパラメータの事後分布 変分パラメータを予測するモデルの導入 はじめに この記事は以下の知識を前提とします。 www.hellocybernetics.tech www.hellocybernetics.tech 余談ですが時間が経つのは速いもので、上記の記事を書いてから一年以上も経つのですね…。 変分ベイズ法あらまし 事後分布とその近似分布 まず、変分ベイズ法で近似推論しようとしている事後分布を、確率変数の実現値として得られているデータ $D$ と確率変数として扱うパラメータ $\theta$ を用い、確率変数として扱わないハイパーパラメータをまとめて $\alpha$ として下記のよう
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
【徹底解説】変分ベイズをはじめからていねいに | Academaid
期待情報利得計算の変分ベイズ法の適用について - Insight Edge Tech Blog
変分ベイズ法と償却推論：ローカルパラメータの効率的推論 - HELLO CYBERNETICS