サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
夏の料理
watanabe-www.pi.titech.ac.jp/~swatanab
このページに書かれている基礎的な概念の定義を知りたい方は、 初めてのベイズ学習を参考にしてください。 1. クロス・バリデーションとは (1) 真の分布 q(x) から n 個の独立なサンプル D=(X1,X2,...,Xn) が 得られたとき、パラメータ w を持つ学習モデル p(x|w) と事前分布φ(w)とを 用いて、逆温度βのベイズ推測をして予測分布をつくり、その予測分布が 真の分布 q(x) に近いだろうと考える方法をベイズ学習といいます。 (普通はβ=1を使います)。 (2) 交差検定について説明します。 サンプルの集合 D から、ひとつだけサンプルを取り出して、 残りの(n-1)個のサンプルを用いてベイズ学習して予測分布を作り、 別に取り出しておいた残りの1個のサンプルをテストに使うことで 汎化損失を推定することができます。ここで 「ひとつだけサンプルを別に取り出す」という操
池田: サポートベクトルマシンの漸近論 サポートベクトルマシンの漸近論 池田 和司 京都大学 情報学研究科 システム科学専攻 東京工業大学 総合理工学研究科 知能システム科学特別講義第 2 2–3 Aug 2007 池田: サポートベクトルマシンの漸近論 ランダムな直線群 問題: ある点のまわりにランダムに直線を引いた時, 点を含む領域は何角形になるだろうか. • この問題がパーセプトロンの学習理論において重要. 東京工業大学 総合理工学研究科 知能システム科学特別講義第 2 2–3 Aug 2007 池田: サポートベクトルマシンの漸近論 単純パーセプトロン 入力 (x1 , x2 , . . . , xN ) ∈ RN , 出力 y ∈ {+1, −1}. N y = sgn n=1 wn xn − h = sgn [w x] ⎧ ⎨+1 s ≥ 0,
Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Tech. この科目は東京工業大学大学院総合理工学研究科・知能システム科学専攻で開講され、 2007年度は、前期(夏学期)に講義が行われます。 (重要なお知らせ) 各先生のご講義の最後の30分の時間で講義内容に関する レポート課題(あるいは小テスト問題)を出していただき、受講者の皆さんには、その場にて 回答を提出して頂きます。このため講義に参加せずに後からレポートを 提出することで単位を履修することはできません。ご注意ください。 講師と講義概要 (講義をして頂く順です) 大森隆司先生(玉川大学教授) 2007年8月2日 10:00-11:52 2007年8月2日 13:00-14:52 認知過程の計算的理解とその応用−他者の心を推
(郵便住所) 〒226-8503 横浜市 緑区 長津田 4259 東京工業大学 精密工学研究所 知能化工学部門 メールボックス R2-5 (E-mail) swatanab (AT) pi . titech . ac . jp English Version 渡辺研にもどる お知らせ Probabilistic Approach to Geometry (2008/Jul/28-Aug/8). Algebraic Methods in Systems Biology and Statistics (2008/Sep/14-17). Algebraic Statistics (2008/Dec/15-18) New Information 〜数学と情報数理を結ぶ架橋〜 研究室の最近の様子 Sumio Watanabe Home Page 研究分野 数理情報学 (Mathema
という挙動を持ちます。λを学習係数と呼ぶことにすると、学習モデルと事前分布が 与えられたとき、λを求めることが学習理論の第一歩に相当します。 ◎実問題では q(x) がわからないので、理論的に得られた G あるいは G と関係のある値と、実験的に 得られた値とを比較して q(x)が何であるかを考えます。この操作をモデルの選択あるいは検定といいます。 そのための基礎として G を知る必要があります。確率変数 G あるいは、G に関連した量の挙動を解明するのが学習理論です。 ◎「実問題では q(x) がわからないから理論は役立たない」と感じる人があるようですが、 それは反対です。「実問題では q(x) がわからないから、理論的に得られた結果と実験結果を 比較して q(x) について考えることができる」のです。これは学習理論に限らず、全ての科学において 基本的な考え方であると思い
が成り立つことは、 統計力学が成立したころから知られていたのではないかと思います・・・。 2.物理学科の3年生で習うこと 物理学科の3年生はみんな、次のことを学習します。 これは数学や情報学では、あまり習わないことなので、物理学科以外の人の 参考になるかも知れません。 (1) 平均場近似は、本当の分配関数 Z を知らなくても計算できますが、 その代わり、平均場近似では本当の Z を知ることはできません。 つまり平均場近似が計算できるということと、本当の現象を知るということは、 情報論的に独立な(?)仕事です。 (2) 1次元スピン系では、平均場近似も厳密解も計算できます。 1次元スピン系では、平均場近似は相転移を持ちますが、厳密解は相転移を持ちません。 ほとんどのモデルで平均場近似は計算できますが、たいていのモデルで厳密解は 計算できません。厳密解が計算できないケ
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『watanabe-www.pi.titech.ac.jp』の新着エントリーを見る
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