xiangzeのブックマーク / 2018年1月12日

Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
2016/03/19にChainer meetup #2で、Chainerのテスト環境をDockerで整備した話を話しましたRead less
xiangze 2018/01/12
gpu

nvidia

docker

chainer
リンク
[1509.01631] Stochastic gradient variational Bayes for gamma approximating distributions
xiangze 2018/01/12
sgd

機械学習

ガンマ分布
リンク
Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models [arXiv:1406.5298]
Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models [arXiv:1406.5298] 概要 Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models を読んだ Chainer 1.8で実装したモデルM1、M2、M1+M2の実装方法の解説モデルM2で100ラベルのエラー率9%を達成したモデルM1+M2で100ラベルのエラー率4%を達成したはじめに Variational AutoEncoder(VAE)は、半教師あり学習に用いることのできるオートエンコーダです。学習のベースとなる確率的勾配変分ベイズ(SGVB)については以前の記事をお読みください。この論文では3つのVAEのモデル、M1、M2、M1+M2が提案されています。 M1 M1は教師なし学習のためのモデルです。 Chai
xiangze 2018/01/12
VAE

chainer
リンク
Plant Seedlings Classification
xiangze 2018/01/12
kaggle
リンク
Credit Card Fraud Detection using Autoencoders in Keras — TensorFlow for Hackers (Part VII)
How Anomaly Detection in credit card transactions works? It’s Sunday morning, it’s quiet and you wake up with a big smile on your face. Today is going to be a great day! Except, your phone rings, rather “internationally”. You pick it up slowly and hear something really bizarre — “Bonjour, je suis Michele. Oops, sorry. I am Michele, your personal bank agent.”. What could possibly be so urgent for s
xiangze 2018/01/12
TensorFlow

機械学習
リンク
Does XGBoost handle multicollinearity by itself?
I was curious about this and made a few tests. I’ve trained a model on the diamonds dataset, and observed that the variable “x” is the most important to predict whether the price of a diamond is higher than a certain threshold. Then, I’ve added multiple columns highly correlated to x, ran the same model, and observed the same values. It seems that when the correlation between two columns is 1, xgb
xiangze 2018/01/12
xgboost

機械学習
リンク
- 2018年1月13日
- 2018年1月12日
- 2018年1月11日