【ベイズ推定って結局何なの？Part2】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ベイズ推定の概要 統計学の考え 伝統的統計学の考え ベイズの考え ベイズ統計学 ベイズ統計学の基本道具 乗法定理 独立性 加法定理 ベイズの定理 ベイズでの統計パラメータの考え方 ベイズ機械学習 機械学習で行われる基本的な仮定と学習 機械学習の方法論 MAP（最大事後確率）推定 変分ベイズ サンプリング ベイジアンが見ているもの モデルの仮定は正しかったのか？ ハイパーパラメータ 全て確率変数から始める 最後に はじめに 思いの他反響のなかったベイズに関する以下の記事に続き、性懲りもなくベイズの話をします。（ディープラーニングみたいに爆発的な流行は無いけど、ベイズは今後絶対注目度が高まるよ！！） s0sem0y.hatenablog.com ベイズ推定の概要 前回はベイズがどういう考えをしていて、結果的にどういうことをしていることになるのかという話を（不正確な点も含みながら）説明
ディープラーニングのハイパーパラメータ自動調整の概要 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ハイパーパラメータ自動調整の概要 学習という関数 グリッドサーチ 関数近似器（ガウス過程）による方法 メタヒューリスティック最適化 強化学習 まとめ ライブラリ はじめに ディープラーニングのハイパーパラメータ調整がとんでもなく退屈なことは周知の事実（？）です。一度学習を回すとその経過が気になってログを眺めてしまう人も多いのではないでしょうか。どうも望みがなさそうならさっさと次の値を試したいという思いもあることでしょう。そして、なるべく数を打ちながら良さげなハイパーパラメータの範囲を早く絞り込みたいと思うのではないでしょうか。 こういうこと自体を上手く自動化するような試みが欲しくなります。古典的な方法ではグリッドサーチで、とにかく考えうるパターン全部試してやれ！というものがあります。しかしこの方法はディープラーニングのように一回の学習に時間が掛かる場合には有効ではありません。 今
「ゼロから作るDeep Learning」書評。購入を迷っている方へ - HELLO CYBERNETICS
結論 理由 実装がライブラリに依存していない しっかりと解説が行われている リファレンスが充実している 計算グラフによってネットワークの計算を扱う 中身 誰におすすめできるか 誰におすすめできないか 私が本を購入して 結論 非常に良い書籍です。迷っているならば購入してもいいでしょう。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅 出版社/メーカー: オライリージャパン 発売日: 2016/09/24 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (5件) を見る 理由 以下記事で理由を述べていきます。 実装がライブラリに依存していない もしもライブラリに依存したものである場合、ライブラリが更新されると、本の内容が古くなって価値のないものになることもありえます。しかしこの本は、ディープラーニングを理解することに焦点を
1
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
