- はじめに
- 変分法
- 変分
- 微分との差異
- 微分可能
- 変分と汎関数
- 補足
- 機械学習
- 関数近似
- 変分ベイズ法
ニューラルネットワークを用いた近年の変分推論２
- はじめに
- ベイズ推論基本
- ベイズ推論
- ベイズ予測分布
- 変分推論
- 変分推論のアルゴリズム
- Normalizing Flows
- 確率分布の変換規則
- 変分推論への組み込み
- 具体的な変換の例
- planner flow
- radius flow
- inverse autoregressive flow
- flow VAE
- VAE 基本
- flow VAE
確率的プログラミング言語 Pyro vs TensorFlow Probability
- モデルの書き方
- edward2
- pyro
- tfp
- 対数同時確率の得方
- edward2
- pyro
- tfp
TensorFlow probabilityでレプリカ交換モンテカルロ法
- はじめに
- データ
- モデル
- 遷移核
- あとは回すだけ
TensorFlow Probability でカルマンフィルター（観測値から内部状態を探る）
- はじめに
- カルマンフィルタの意義
- TFPでのカルマンフィルタ
- モジュール
- データの生成
- TFPで線形状態空間モデルを作る
- カルマンフィルタの実行
- 追加実験
- 追加実験１：状態と観測の次元が異なるケース
- 追加実験2: 不可観測系
- 最後に
【陰関数微分】一入力一出力から多入力多出力まで
- はじめに
- 微分
- 微分係数
- 導関数
- 線形近似
- 多変数関数の微分
- 微分の通常の表記
- 陰関数
- 陰関数
- 陰関数の微分
- 多変数入力の陰関数微分
- 多変数出力の陰関数
- 多入力多出力の陰関数
TensorFlow ProbabilityでMCMC
- モジュール
- データとモデル
- データ
- モデル
- 学習前の生成モデルからのデータ
- 対数同時確率の計算
- 事後分布
- MCMCを回す
- 確率遷移核
- MCMC の設定
- サンプリングの結果
- EAP推定
- ベイズ予測分布
- ノイズ項を無しにした、回帰曲線のベイズ予測分布
PyTorch1.3 リリース【プロダクト側も本格始動】
- はじめに
- Mobile Support
- Quantization support
- C++ Frontend Improvements
- ONNX Exporter Improvements
- 所感
ベルマン最適方程式とベルマン期待方程式【強化学習基礎】
- はじめに
- ベルマン期待方程式
- ベルマン最適方程式の復習
- ベルマン期待方程式
- 環境というシステムを探る
- 知識の活用と蓄積
- 冒険の結果から学びを得る
- モデルベースとモデルフリー
- 最後に
標本数が多い場合の標本平均はガウス分布になる誤解の多い話
- はじめに
- 中心極限定理
- 標本数
- なぜに標本数を必要とするか
- 標本平均
- 標本平均の分布の極限
- 中心極限定理の誤用
- データで見る標本平均の分布
- ある標本の分布（データの分布）
- とある標本の代表値：標本平均
- 1000人の研究者に協力してもらう
- 本当の中心極限定理
- 補足
- 最後に
TensorFlow 2.0 の速度メモ 【vs PyTorch】
- はじめに
- TensorFlow 2.0
- データ
- モジュール名
- データセット
- モデル作成
- モデルのインスタンス化と訓練準備
- 訓練関数
- 訓練
- PyTorch
- import
- データ準備
- モデル作成
- モデルのインスタンス化と訓練準備
- 学習コード
逆運動学とヤコビ法、特異点
- はじめに
- 順運動と逆運動
- 順運動と逆運動の一般的な表記
- 逆運動の解法
- 解析的手法
- 局所線形近似法
- ヤコビ法と特異点
- 最後に
【訓練誤差と汎化誤差】学習・統計的推定は正しいのか？【過学習】
- はじめに
- 学習の目的と試み
- 真の目的に対する我々の現実
- データのサンプリング（採取）
- 真の目的と推定・学習の関係
- 具体的な学習の試み
- 正則化による統計モデルの制限
- ハイパーパラメータの調整
- 最終評価
- （補足）ベイズ推論
- 理論的な学習の評価
- これまでの話との関連
- 汎化誤差の近似
- 最後に