python ベイジアンネットワークのサンプリングについて
ベイジアンネットワークのサンプリング（Sampling）について
ベイジアンネットワークのサンプリングは、事後分布からのランダムサンプル生成を通じて、未知の変数やパラメータの確率的な挙動をモデル化するもので、...
ベイズ推定
python python Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）は、ハミル...
python ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）は、既知の情報をもとに、ネットワーク内の変数やノードの事後分...
python ベイジアンネットワークの推論アルゴリズムについて
ベイジアンネットワークの推論アルゴリズムについて
ベイジアンネットワークの推論は、ベイズの定理に基づいて事後分布を求める過程であり、主要な推論アルゴリズムにはいくつかの種類がある。以下に代表的なベイジアンネッ...
python 変分オートエンコーダ (Variational Autoencoder, VAE)の概要とアルゴリズム及び実装例について
変分オートエンコーダ (Variational Autoencoder, VAE)の概要
変分オートエンコーダ（Variational Autoencoder, VAE）は、生成モデルの一種であり、データの潜在表...
アルゴリズム:Algorithms NUTSの概要とアルゴリズム及び実装例について
NUTSの概要
NUTS（No-U-Turn Sampler）は、"確率積分計算の為のMCMC法:メトロポリス法以外のアルゴリズム(HMC法)"でも述べているハミルトニアンモンテカルロ法（HMC）の一種であり、確...
python ベイジアンニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例について
ベイジアンニューラルネットワークについて
ベイジアンニューラルネットワーク（BNN）は、確率論的な要素をニューラルネットワークに統合するアーキテクチャであり、通常のニューラルネットワークが確定論的であるのに対し、BNN...
python ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合によるアルゴリズムと実装例について
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合によるアルゴリズム
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合は、確率的なモデルを利用してエージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を選択する手法であり、ベイジ...
python ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
ソフトマックス関数の概要
ソフトマックス関数（Softmax function）は、実数のベクトルを確率分布に変換するために使用される関数であり、通常、機械学習の分類問題において、モデルの出力を確率として解釈する...
python ディリクレ分布の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
ディリクレ分布の概要
ディリクレ分布（Dirichlet distribution）は、多変量確率分布の一種であり、主に確率変数の確率分布をモデリングするために使用されるものとなる。ディリクレ分布は、K個の非負実...