深層学習はガウス過程 - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです． 僕はあまり深層学習に関して記事を書くことはないのですが，ちょっと気になった論文があったので紹介します． [1711.00165] Deep Neural Networks as Gaussian Processes 論文はGoogle Brainの研究者らによるもので，NIPS2017 Bayesian Deep Learning WorkshopICLR2018にacceptされています．実は深層学習をガウス過程（Gaussian process）で構築するのはこの論文が初出ではないのですが，論文ではベイズ学習，深層学習，カーネル法を簡略かつ包括的に説明している内容になっているので非常に参考になります． さて，「深層学習はガウス過程」というのはちょっぴり宣伝的なタイトルにし過ぎてしまったのですが，もう少しだけ正確に論文の要点をまとめると次のようになります． 背景 単一
ベイズ学習の勉強に参考になる資料 - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです．今回はタイトルの通り，ベイズ学習を勉強する上で参考になる教科書やウェブの資料，論文等を紹介したいと思います． ベイズ学習は確率推論に基づいた機械学習アルゴリズムの構築論です．ベイズ学習を使えば，あらゆる形式のデータに対して，未観測値の予測や隠れた構造を発見するための統一的なアプローチをとることができるため，特に現代の機械学習アルゴリズムを深く理解し使いこなすためには必須の方法論になっています． １， ベイズ学習の位置づけ まず，データサイエンスにおける他の方法論と，ベイズ学習の位置づけを簡単に俯瞰したいと思います． 僕の知る限り，ベイズ学習は1990年代ごろから登場してきた機械学習の方法論で，既存の学習アルゴリズムを確率モデルによって構築し，学習や予測の計算をすべて確率推論（条件付き分布と周辺分布の計算）で解決してしまおうという試みによってはじまりました．これにより，従来
グラフィカルモデルを使いこなす！～転移学習を表現してみる～ - 作って遊ぶ機械学習。
さて、今日は以前ご紹介したグラフィカルモデルを使って、転移学習（Transfer Learning）の一例をモデル化してみたいと思います。この記事を読んでいただければグラフィカルモデルを使ったベイズ学習が、機械学習における様々な問題設定に対して柔軟なアプローチを与えてくれることがわかっていただけるかと思います。 [必要な知識] 下記をさらっとだけ確認しておくといいです。 グラフィカルモデルの基礎 有向分離（Ｄ分離） ・グラフィカルモデルによる表現 今日は転移学習の一例をグラフィカルモデルを使って表現し、さらにグラフ上での推論を考えてみたいと思います。最後に、具体的なガウス分布を使った例を用いて簡単な実験をしてみたいと思います。 自分は転移学習に関して取り立てて何かやった経験がないので正直なところあまり深淵な議論はできないのですが、ここではとりあえず 「ある確率変数を推定する課題（ドメイン）
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