保護中: グラフィカルモデルの具体例 アルゴリズム:Algorithms Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2025.02.11 2022.09.14 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
[…] 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。 […]