Topic modeling survey on pattern recognition perspective - Bag of ML Wordsトピックモデルのサーベイ講演したので貼っておきますね。 複数のパターン認識応用の立場でサーベイした話はたぶんないので価値あると思います。詳細版はPRMUの２０１５年１２月予稿を入手（購入）してください。 さて、これを英語論文化しないといけないわけだが。 20151221 public from Katsuhiko Ishiguro www.slideshare.net
ベイズ最適化入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ベイズ最適化入門 最近ちらほらベイズ最適化について聞くのでまとめてみました。 特に専門でもないので間違ったことが書いてあったりするかもしれませんがもし発見したら指摘して頂けると助かります。 ベイズ最適化のモチベーション 世の中、実際に実験することが面倒くさいものはかなり多いです。なので計画的に実験をデザインしたくなります。 そこで実験するたびに今までの実験結果に基づいて"ベイズ的に"次の実験をデザインするのがベイズ最適化です。 実際使われている分野としては例えば 広告(どのようにA/B testするかとか) 生物学(良さそうなDNAを決
Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1) - 人工知能に関する断創録
Theanoによる多層パーセプトロンの実装（2015/6/18）のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN, ConvNet）を実装してみる。 CNNは人間の視覚野を参考にした手法であり、画像認識に特化したDeep Learningアルゴリズムである。ImageNetの物体認識コンテストでぶっちぎりの成果を上げた手法はさまざまな工夫があるもののこのCNNをベースにしている。 本当は一般物体認識の実験をやりたいところだけどお楽しみは後に残しておいて、まずはMNISTの手書き数字認識を追試して感触をつかみたい。 ソースコード全体はここに置いた。 畳み込みニューラルネットワーク まず今回実装する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構成を図でまとめてみた（Deep Lear
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