保護中: ガウス過程と機械学習 – イントロダクション 最適化:Optimization Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.02.25 2021.05.06 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] 確率モデルの基本コンセプトは、それら不確実性を持った事象(確率変数)の間を関係性を示した辺で繋いでグラフにするもので、深層学習の始まりに登場した制約つきボルツマンマシン、混合ガウス分布やナイーブベイズもグラフィカルモデルの一種となる。これらは機械学習の複雑なモデルを表すシーンで多く活用されている。 […]
[…] ガウス過程と機械学習(1) […]
[…] またカーネル法やガウス過程など、関数空間を直接取り扱って回帰を行う手法も成功を収めている。これらの発展を踏まえてベイズ推論ではよりスケールする方向に関心が移り、ノンパラメトリックベイズやベイジアンノンパラメトリクス等の技術が開発された。しかしながら、これらの推論には膨大な計算リソースが必要で、かつ理論を十分に理解して使いこなす為の敷居は高かった。 […]
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