Symbolic Logic スモールデータ学習、論理と機械学習との融合、局所/集団学習
スモールデータ学習、論理と機械学習との融合、局所/集団学習
概要
スモールデータとは、サンプル数が限られたデータセットのことを指す。スモールデータは、大量のデータを持つ場合と比較して、モデルをトレーニングする...
線形代数:Linear Algebra
Symbolic Logic アルゴリズム:Algorithms 保護中: ニューラルネットワーク(深層学習)とガウス過程の等価性
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの応用モデルであるガウス過程とニューラルネットワークの等価性について(Nealの論文より)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 強化学習の概要とシンプルなMDPモデルの実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される強化学習の概要とシンプルなMDPモデルのpythonでの実装
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 潜在的ディリクレモデルへの変分ベイズアルゴリズムの適用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの計算手法である変分ベイズアルゴリズムの潜在的ディリクレモデルへの適用
アルゴリズム:Algorithms 保護中: グラフィカルモデルのMAP割り当ての計算の為の最大伝搬法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルで最大伝搬法で確率値の最大化状態(MAP割り当て)を推定する(TRW最大伝搬法、STA条件、サイクルののある因子グラフ上の最大伝搬法、木のグラフ上での最大伝搬法、メッセージ伝搬によるMAP推定)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ノンパラメトリックベイズの理論の為の測度論の基礎
ノンパラメトリックベイズの理論の為の測度論の基礎(ランダム測度の独立性、ラプラス汎関数における単調収束定理、確率1で成り立つ命題、確率分布のラプラス変換、確率分布による期待値計算、確率分布、単調収束定理、単関数による近似定理、単関数、ボレル集合族を用いた可測関数、ボレル集合、σ-有限測度、σ-加法族、ルーベグ測度、ルーベク積分)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ガウス過程の計算法(1)補助変数法による計算
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの応用であるガウス過程モデルの部分データ法と補助変数法による近似計算
Clojure Clojureを用いた確率的プログラミング(Probabilistic Programming)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるClojure.Anglicanを用いた確率的プログラミング(gorilla-repl、Stan、BUGS、Picture、Turing、Gen、PyStan、PyMC、pomegranater、Lea、bayesloop、Edward、Tensorflow Probability、Pyro、BLOG、Dyna、ProbLog、Church、Anglican、Distributions)
Symbolic Logic 確率と論理を融合したモデリング(2) PLL(確率論理的学習)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率と論理の融合モデリング(PLL(確率論理的学習)、ILP、PRISM)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: レプリカ交換モンテカルロ法とマルチカノニカル法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマルコフ連鎖モンテカルロ法での局所解に陥らないためのアルゴリズムであるレプリカ交換モンテカルロ法とマルチカノニカル法について