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burn – Rust製DeepLearningフレームワークの紹介

burnはRust製の深層学習(Deep Learning)フレームワークです。 現在活発に開発が進められており、最新の...
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球面上の機械学習(パラメータの総和が一定となる条件下で)

概要 パラメータの総和が一定となる条件の下で、データから、これらのパラメータを学習(最適化)する方法を考える。すなわち ...
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行列の指数関数の定義と性質、その証明

概要 この記事では、行列の指数関数を定義した後、それが満たす代表的な性質について述べる。 最後に、性質ごとの公式について...
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有界な分布を用いたEMアルゴリズムが、なぜ失敗するのか?【一様分布】

EMアルゴリズムは任意の確率分布からなる混合分布に対して適用可能だが、有界な分布を用いた場合には失敗しやすい。この記事で...
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任意の確率分布でEMアルゴリズムを理解・実装する【正規分布以外も】

EMアルゴリズムは、混合正規分布の条件下で解説・実装される場合が多い。しかし本来、近似には任意の分布を用いることができる...
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尤度と誤差の関係―ガウス誤差モデル下のAIC, BIC

概要 WikipediaのBIC(ベイズ情報量基準)のページを読んでいると、BICは $$\mathrm{BIC}=-2...
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K-meansクラスタリング―任意の距離を持つデータに対する応用―

概要 空間内の点をいくつかのグループに分割することを考え、データにK-meansクラスタリングアルゴリズムを適用する。応...
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ニューラルネットに爆弾を仕込むNeural Trojanの攻撃手法とその対策

この記事は、2020年1月12日に行われた「第二回サイバーセキュリティ系LT会 in 東京」で発表した、「Neural ...
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ベイズの定理の考え方と使い方【独立性や条件付き確率から丁寧に】

「2つの事象が同時に生じる確率」を同時確率といいます。同時確率を計算する方法について、事象の独立性や条件付き確率を通して...
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