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

ベイズモデリング勉強の外観

はじめに 上記発言の意図 アヒル本 須山ベイズ 渡辺ベイズ 確率モデリング 確率モデリングの概要 確率モデリング手順 予測モデル MAP推定値 EAP推定値 ベイズ予測分布 ベイズモデリングのまとめ はじめに 今回は下記のツイートが割と評判が合ったので、少し…

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

【TF Advent Calendar 2018】TensorFlow Eager Executionの使い方 step by step

はじめに TensorFlow Eager Execution概要 What's Eager Execution Why Eager Execution 計算グラフを動的に変えられる PythonicかつNumPyライクに使える Eager Execution 実践 自動微分 低レベルEager Optimizer利用 tf.keras.layersl + tf.train Keras で…

TensorFlow Eager Execution Tutorials

TensorFlow Eager_Execution Tutorials 始めました。 PyTorchのTutorialsの充実具合に影響されて始めました。githubにあるPyTorchのtutorialリポジトリを参考に、TensorFlow Eagerへ焼き直し、あるいは適宜内容を変更し、今後も追加していきます。コードは今…

フーリエ変換と線形システム【振動解析への応用】

TensorFlow Probability コードメモ ① 確率分布周りの基本と最尤推定

【主成分分析(PCA)まとめ】分散最大化・確率的主成分分析・ベイズ主成分分析(MAP推定)まで

【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

TensorFlow Eager Execution + Keras API の基本

【凄く楽しいぞ!Stan!】給料モデリング【Python】

StanとRでベイズ統計モデリング

【TensorFlow Probability】edward2 モジュールの使い方 MCMCまで【更新】

TensorFlow Probabilityでガウシアンプロセス回帰の最尤推定を実行してみる

すべてのハードウェアエンジニア(あるいは目指す人)に向けた本

確率的プログラミング言語 TensorFlow Probability【高レベルAPI、`tfp.glm`の紹介】

【TensorFlow】EagerExecutionがデフォルトになるぞ!!基本的な書き方を身につけておこう

統計の勉強に最適な緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門」を紹介

大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について

【データ解析の基本中の基本】どういうデータを使うときにどういう解析をするのか

【Python】最低限抑えておきたいループの書き方

【制御工学とは】基本とフィードバック制御の意義

抑えておきたい量子アニーリングマシンの教養

機械学習の分野別概要【ディープ〜ベイズ】

素人流:コンピュータ・サイエンスの基本知識を取り揃える書籍

初級SE・プログラマーにぜひとも読んで欲しい厳選図書4冊

【クラスタリングの新トレンド?】DeepClusterとその発展の考察

【計算量理論の初歩】量子コンピュータの優位性はいかに!?

【機械学習ステップアップ】ベイズモデルの考え方

【機械学習ステップアップ】確率モデルの考え方