Learning Deep Architectures for AI (第 3 回 Deep Learning 勉強会資料; 松尾)
今年は、Deep Learningを研究する予定(2014/1/4)だったのだけれど、多層パーセプトロンまで到達した(2014/2/5)ところで少々(?)足踏みしている。Deep Learningの構成要素であるボルツマンマシンを理解するのに手間取っているためだ。ボルツマンマシンの理解には、マルコフ確率場やMCMCの理解が必要なことがわかったので少し廻り道してモンテカルロ法を先に勉強(2014/6/20)していたというわけ。 ただ、そればかりでは少々退屈になってきたので少し先回りして Deep Learning の先駆者のBengioさんが書いた論文 Learning Deep Architectures for AI を勉強している。示唆に富む見解が多いのであとで振り返られるように記録しておきたい。 まずは、1.1節のDesiderate for Learning AIの部分。人工知能を
先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、 「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。 発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化して理解しようというお話です。 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」というのは、字面だけ見ると難しそうですが、この発表で理解すべきポイントは、次のスライド 1枚に凝縮されています。 このことを念頭に置いて、それぞれの手法を見ていきましょう。 まず、メトロポリス法ですが、これは、 前の状態の近くの点を次の遷移先候補として選ぶ(マルコフ連鎖) そのときの確率比 r < 1 ならば確率 r で棄却する。それ
Javaでゲーム作りますが何か?のGitHubリポジトリをEclipseで読み込む(2014/9/6)に引き続き、Pythonでゲーム作りますが何か?の全スクリプトもGitHub上で公開しました。 この記事では、GitHubのリポジトリをCloneしてEclipseに読み込む方法をまとめておきます。PygameはほとんどをMacで作っていたためMacの開発環境を前提に書きますが、WindowsでもEclipseの操作方法はほとんど同じです。 1. Eclipseのダウンロード Eclipse のサイトからEclipse Standardをダウンロードします。Python以外にJavaやC++を使う場合はそれらの同梱版をダウンロードしてもいいと思います。2014年9月9日現在、最新版はEclipse Lunaです。Mac OS Xの種類によって32Bit版か64Bit版をダウンロードします。
概要 この記事は、Gorillaという ブラウザ上でClojureという言語を利用出来るライブラリを利用し、 ブラウザ上でデータ分析環境を構築するための入門記事です。 Clojureの事前知識は一切不要で、 ClojureやGorillaのインストールから、ブラウザ上で各種手法を コピペだけで実践出来るになるまでを説明しています。 なお、各種分析手法の詳細には言及しておりません。 とにかくGorillaを動かす 「説明は良いから、とにかく動かしたい」 という方向けに要点だけ説明します。 leiningenをインストールし、作業フォルダにてlein new gorillaでプロジェクトを作り、 生成されたgoraillaフォルダ直下にあるproject.cljに下記をコピペし保存、 lein gorillaと打ち込み、少し待つと Running at http://localhost:XXX
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
処理を実行中です
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