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Masao Watanabe
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Related Research
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コメント
[…] 機械学習では、モデルの学習においてデータやパラメータの確率的な扱いが一般的であり、例えば、“確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べている確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）は、最適化アルゴリズムの一種で、モデルのパラメータを更新する際にランダムなサンプルを用いて勾配を推定している。ボルツマン分布は、確率的なアプローチに基づく学習手法で重要な役割を果たし、例えば、ボルツマン分布に従う確率的な変数を用いたモデルや、”グラフィカルモデルの具体例“でも述べているボルツマンマシンと呼ばれるモデルがある。これらのモデルは、確率的な学習アルゴリズムを用いてパラメータを学習し、データのパターンを捉えることができる。 […]