Flat prior (not usually recommended); Super-vague but proper prior: normal(0, 1e6) (not usually recommended); Weakly informative prior, very weak: normal(0, 10); Generic weakly informative prior: normal(0, 1); Specific informative prior: normal(0.4, 0.2) or whatever. Sometimes this can be expressed as a scaling followed by a generic prior: theta = 0.4 + 0.2*z; z ~ normal(0, 1); The above numbers a
今年2月頃、TensorFlow 1.5が公開され、TensorFlowをDefine by Runで実行できる「Eager Execution for TensorFlow」が追加されました。 TensorFlowといえば、Define and Runが特徴的ですが、その特性上、デバッグがかなりやり辛い印象でした。 ちなみにDefine and/by Runについて整理しておきますと、 Define by Run: 計算グラフ(ニューラルネットの構造)の構築をデータを流しながら行う Define and Run: 計算グラフを構築してから、そこにデータを流していく といったプログラミングスタイルで、ChainerやPyTorchがDefine by Run型のライブラリとなります。 今回はTensorFlowにDefine by Runモードが追加されると聞いて少し気になっていましたので
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