ベイズ推定とグラフィカルモデル Section6 Worksheet

ベイズ推定とグラフィカルモデルの略解をまとめています。あくまで個人のメモですので、必ずしも正しい保証はありません。もしミスがある場合は教えていただければ幸いです。Section5にはWorksheetが無いため、次はSection6です。

ベイズ推定とグラフィカルモデル Section4 Worksheet

ベイズ推定とグラフィカルモデルの略解をまとめています。あくまで個人のメモですので、必ずしも正しい保証はありません。もしミスがある場合は教えていただければ幸いです。今回はSection4です。

ベイズ推定とグラフィカルモデル Section3 Worksheet

ベイズ推定とグラフィカルモデルの略解をまとめています。あくまで個人のメモですので、必ずしも正しい保証はありません。もしミスがある場合は教えていただければ幸いです。今回はSection3です。

ベイズ推定とグラフィカルモデル Section2 Worksheet

ベイズ推定とグラフィカルモデルの略解をまとめています。あくまで個人のメモですので、必ずしも正しい保証はありません。もしミスがある場合は教えていただければ幸いです。Section1にはWorksheetが無いため、Section2からです。

ベイズ推定とグラフィカルモデル まとめ

しばらく前に、Udemyというオンラインコースの一つである、ベイズ推定とグラフィカルモデル:コンピュータビジョン基礎1

https://www.udemy.com/computervision/

を視聴し大変良かったので紹介したいと思います。

深層学習第3章

深層学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ、岡谷貴之）を読み進めていきます。第3章のテーマは確率的勾配降下法です。 ネットワークの学習には様々なノウハウがありますが、厳密な理論が伴っていないものが多く、性能を上げるためにどのノウハウを利用するべきかという点や、どれだけ性能が上がるのかが分からない点で実装する時に問題になりそうです。

深層学習第2章

引き続き、深層学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ、岡谷貴之）の第2章のメモです。第2章のテーマは順伝播型ネットワークです。 大体はすんなり読めましたが、初めてTexを使って入力したので手間取ってしまいました。少しずつ慣れていきたいところです。