・現場で使える! NumPyデータ処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 (AI & TECHNOLOGY) 吉田拓真著(P.123/511読了)
・現場で使える! NumPyデータ処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 (AI & TECHNOLOGY) 吉田拓真著(P.123/511読了)
p(z | x) = p(x | z) p(z) / p(x)
— HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2019年2月3日 - 01:53
を q(z) で肩代わりして汎関数
KL[q(z): p(z | x)]
を関数 q(z) に関して最小化するのが変分ベイズ法であるがq(z; η) とパラメト… twitter.com/i/web/status/1…
ここで q(z; η)をηを位置とするデルタ関数だと思えば、z は η を確実に取る確率変数になる。つまり変分ベイズが潜在変数 z を η を推定値とする点推定になる。これが、事後分布 p(z | x) にKLの意味で最小化される… twitter.com/i/web/status/1…
— HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2019年2月3日 - 01:58
ここで事前分布 p(z) には無情報事前分布を使えば、
— HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2019年2月3日 - 01:59
変分モデルをデルタ関数にするだけでMAP推定は最尤推定になり、結局変分推論の特殊な例として全部書けるので平和が訪れる。
ってことを証明せよ。
はてなブログに投稿しました #はてなブログ
— HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2019年2月3日 - 00:40
torch.jit を使ってみたのでメモ - HELLO CYBERNETICS
hellocybernetics.tech/entry/2019/02/…
2月3日の #誕生花 #花言葉 #花
— アザラシ引越センター@花言葉 (@seminonukemiti) 2019年2月3日 - 09:18
今日は節分、
今年の恵方は東北東です😌
ーーー
【 プリムラの花言葉 】
・青春の恋
・青春の始まりと悲しみ
ーーー
【 今日の記念日 】
#節分
#節分の日
#乳酸菌の日… twitter.com/i/web/status/1…
今年の恵方の方角は東北東です🌟
— あざらしアイドル組 (@huusenazarasi) 2019年2月3日 - 08:31
『 アザラシとホワイトタイガーの
もぐもぐタイム 』
節分の歴史は奈良時代
豆まきは平安時代から始まり、
当時は陰陽師による旧年の厄… twitter.com/i/web/status/1…
恐神さんの『ボルツマンマシン』読んでみた
— えるエル (@learn_learning3) 2019年2月3日 - 18:56
特に興味があったのが、時系列モデルの学習を行う動的ボルツマンマシンの部分(まだ理解不十分)と、ボルツマンマシンの自由エネルギーを強化学習の関数近似器として使用する話題の部分
強化学習の部分… twitter.com/i/web/status/1…
VxWorks調査の件でアサーション goo.gl/s9dZy4
— ナカナカピエロ (@NakanakaPierrot) 2019年2月3日 - 19:14