HELLO CYBERNETICS

深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

プログラミング

TFPで階層モデルを書くときの便利なクラス tfd.JointDistributionCoroutine

はじめに 環境 階層モデル 例:モデル コード

変分モデルの書き方 Pyro

はじめに データの分布形状が既知な場合の推論 問題設定 ベイズ推論のためのモデリング 共役事前分布を用いた解析的推論 変分推論 Pyro で変分推論 振り返り 追記:変分ベイズ推論を応用した最尤推定、MAP推定 MAP推定 最尤推定

Graph Neural Network 系のライブラリメモ

はじめに PyTorch Deep Graph Library PyTorch Geometric TensorFlow graphnets おすすめ

Optunaでハイパーパラメータチューニング

【簡易速度比較】TensorFlow vs PyTorch

【確率的プログラミング】Edward2, Pyro, PyStanのベイズ線形回帰コードメモ

初学者が機械学習の勉強を進めるためには必ず手を動かす

カルマンフィルタのコード比較【numpy, pytorch, eager】

MXNet1つでChainerやKerasやTensorFlowのように書けるらしい

プログラムの実行方法「インタプリタ」と「コンパイラ」簡単にまとめ

Jupyter notebook の進化版!? JupyterLab

科学技術計算に向いている言語?Julia記事のまとめ

32bitのノートにAtomを入れてPythonを始める

機械学習をpythonではじめよう

matlabとpython matlab python フリーであること 機能の充実 ITはフリーウェアに支えられている pythonを学ぼう 機械学習を通して 機械学習をやるならpythonで良い 機械学習を始める まずはanacondaでpythonの導入 深層学習のライブラリをどうするか