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
日本社会心理学会
今、ベイズが熱い ここ1〜2年の間、ベイジアン・モデリングに関する和書が相次いで出版された。大御所による教科書（豊田 2015, 2017）から気鋭のデータサイエンティストによる実践的なテキスト（松浦 2016）まで、どれも分かりやすいと評判が良い。ネット上でも、Stan, MCMCを使った実践的な分析を紹介するスライドが数多く公開され、学習環境が急激に整ってきた。今、ベイズが熱い。 だが、自習できる環境が整備されたとは言っても、そもそもベイズを学ぶ必要があるのか？自分にとって役立つのか？良く分からない人も多いはずである。本セミナーの目的は、ベイジアン・モデリングの意義とその位置づけを、理解していただくことにある。 結論から述べておこう。心理学者にとってのベイジアン・モデリングとは、心理学者を縛り続けてきた「実験操作や介入の効果を検証する」という科学観から我々を解き放つ、新しい方法論上のパ
Reddit - Dive into anything
I'm trying to solve a one arm bandit problem where the target is a stochastic function. For Python users there are a lot of options in terms of software: sigopt spearmint moe hyperopt BayesianOptimization pybo gpyopt Does anyone know the difference? Are there any that I'm missing? From what I've been gathering, Sigopt is too expensive. Spearmint is probably the best open-source option, but has a t
ベイズ統計の入門書が出版ラッシュなのでまとめてみた - ほくそ笑む
【宣伝】2016/09/14 このページに来た方へ。あなたが求めている本はこれです。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (10件) を見るまずこれを予約してから下記を読むといいです。 【宣伝終】 最近、ベイズ統計の入門書がたくさん出版されているので、ここで一旦まとめてみようと思います。 1. 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門 (2015/6/25) 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門 作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (6件) を見る データ分析業界ではかなり有名な豊田秀樹先生の本です
文字を学ぶ人工知能、ビジュアルチューリングテストに合格
人間みたいに、文字のコンセプトを理解して実践。 マサチューセッツ工科大学（MIT）のJosh Tenenbaum教授などによる研究チームが、あるタスクにおいて人間と見分けの付かない人工知能を作り出すことに成功しました。それは｢見たことのない文字を真似して書く｣という一見簡単そうなタスクですが、裏には深い意味があるんです。 研究チームが行なった実験では、まずソフトウェアと人間それぞれが見慣れない文字のようなものを提示されます（上の画像がその例です）。次に彼らはその文字のようなものを、コピーするのではなく微妙に変化させながら真似て書くように指示されます。書かれた結果を人間の審査員が見たところ、人間が書いたのか人工知能が書いたのかほとんどわからず、正解率は50％でした。答えは二択なので、50％というのは当てずっぽうと同じです。つまりこのソフトウェアは、ビジュアルチューリングテストに合格したのです
This AI Algorithm Learns Simple Tasks as Fast as We Do
Taking inspiration from the way humans seem to learn, scientists have created AI software capable of picking up new knowledge in a far more efficient and sophisticated way. Fig. 1. People can learn rich concepts from limited data. (A and B) A single example of a new concept (red boxes) can be enough information to support the (i) classification of new examples, (ii) generation of new examples, (ii
一杉裕志
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ この業務用個人 web ページの中身およびレイアウトを近々大幅に整理する予定です。 なお、数年後には完全閉鎖予定ですのでご注意ください。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 研究テーマ： 脳型汎用人工知能アーキテクチャの研究開発 人間のような知能を持つ機械を実現する最も確実な方法は、脳の動作原理を解明し、それを模倣することです。 私は自ら再帰的に目標を設定する強化学習 RGoal を用いた脳型汎用人工知能(AGI)アーキテクチャの構築を目指しています。 また、計算論的神経科学の分野で知られている大脳皮質に関する知見をヒントにした BESOM と呼ぶ 機械学習アルゴリズムの開発も行っています。 BESOM は複数の機械学習技術 （自己組織化マップ、ベイジアンネット、
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）ブログ belief revision アルゴリズムとは
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）は、ベイジアンネットを用いて大脳皮質の情報処理を再現する機械学習アルゴリズムです。ＢＥＳＯＭに関連する研究者向けの情報発信をしていきます。（内容は個人の意見であり所属する組織の見解ではありません。） 脳の認識機構のモデルとして確率伝播アルゴリズムよりもさらに有望な 「belief revision アルゴリズム」について解説する資料をパワーポイントで書きました。 http://staff.aist.go.jp/y-ichisugi/besom/20100325what-is-br.pdf belief revision については Pearl の本に出ていますがとっつきにくく、 ネット上にもよい解説が見当たらないようなので、 ぜひこちらをご参考にしてください。 間違いの指摘なども常時お待ちしています。
大脳皮質とベイジアンネット（29_412.pdf）
412 Vol. 29 No. 5, pp.412 415, 2011 The Cerebral Cortex and Bayesian Networks ∗ ∗ Yuuji Ichisugi∗ ∗ National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) 1. [1] 2. 2 [mm] 1 50 50 2011 3 28 Cerebral Cortex, Bayesian Networks, Computa- tional Neuroscience, Artificial Intelligence ∗ 305–8568 1–1–1 2 ∗Tsukuba–shi, Ibaraki I II III IV V VI 50 m 500 m 2mm I II III IV V VI w1 ) ( = i i
PRML8章
[DL輪読会] Controllable Invariance through Adversarial Feature Learning” (NIPS2017)Yusuke Iwasawa
ベイジアンネットワーク－入門から応用まで
Abstract: ( ) ( ) ( ) 1. ( ) 2. (Bayesian network, Bayesnet, belief network) [1, 2, 3, 4, 5] [6, 7, 8, 9, 10] 0 1 1 0 Xi, Xj Xi → Xj Xj Xi X1 X2 X4 X3 X5 X2 0 1 X4 0 0.8 0.4 1 0.2 0.6 条件付確率表 P(X4|X2) P(X3|X1,X2） Ｐａ（Ｘ３） Ｐａ（Ｘ５） Ｐａ（Ｘ４） P(X５|X３,X４） 1: Bayesian network Xj Pa(Xj) Xj Pa(Xj) ( Pa(Xj) ) P(Xj | Pa(Xj)) (1) n X1 · · · , Xn (2) P(X1, · · · , Xn) = n � j=1 P(Xj | Pa(Xj)). (2) 1 1 3 Pa(Xj) = x1
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Amazon.co.jp: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ): 佐藤一誠: 本
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）ブログ 近似 belief revision が動いたみたい
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）ブログ belief revision (max-product)アルゴリズムの安定性
ベイジアンネットワークのエッジの向きが逆だと(;´Д`)?な理由
自然言語処理におけるベイジアンネット(<特集>ベイジアンネット) | CiNii Research
https://qiita.com/kenokabe/items/7be52ada06555a61b6e5
いまさら聞けないグラフィカルモデル入門
PRML Chapter 8 Graphical Models - (Section 8.1 and 8.2)
http://ocw.hokudai.ac.jp/Course/Faculty/Engineering/IntelligentInformationProcessing/2005/page/materials/IntelligentInformationProcessing-2005-Note-10.pdf