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fjhr (@f_jhr)

投稿一覧（最新100件）

2 0 0 0 OA 商ベクトル空間としての色空間について : コンピュータグラフィックスにおける三色表色系(1)

RGB色空間とかって可視光全体の線形空間を「人間の目で見て同じ色」っていう同値類で割った商空間みたいにとらえれるよな、って思って「色空間 商空間」で検索したらそのままの論文が出てきた https://t.co/UH3w8j4PkQ

3 0 0 0 OA 無限次元統計多様体

「無限次元統計多様体」 https://t.co/Z7lMR5VJxg 直球のタイトル

1 0 0 0 IR セルオートマトンとエルゴード理論

@whisponchan そうですね。力学系としてライフゲームを研究していらっしゃる方もいるそうです！ https://t.co/dNoDgznVFf

202 0 0 0 OA ディープラーニングと進化

RT @tmaehara: 松尾さんについては、この名文を読めば十分 https://t.co/DsptJSWAxC

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

RT @hayashiyus: 「エントロピーを基本的な概念として採用することにより，これまでの統計学上の概念的混乱の多くが消滅すると同時に，歴史的に最も著しい統計学上の貢献が常にエントロピーに直接関係する形でなされてきていることが明らかになる。」赤池弘次 https://t.…

883 0 0 0 OA 深層ニューラルネットの積分表現理論

RT @ogawa_tter: "深層ニューラルネットの積分表現理論"、園田 翔、博士論文、2017年2月、早稲田大学 https://t.co/MCIyuOs36X 「深層ニューラルネットの中で何が起きているのか，なぜ深層にした方が良いのかという問題に対して」 https:/…

お気に入り一覧（最新100件）

143 0 0 0 OA 制御工学者のための強化学習入門

京大加嶋先生et al.のこの強化学習の解説はすばらしい。 https://t.co/jXLQHjFIKh 既存の強化学習の解説の大半は、たぶんゲームとかの応用が頭に入っている人はいいのかもしれないけど、ゲーマーじゃないおれには理解不能だった。こういう風にズバっと問題設定を言ってほしかった。さすが。

171 0 0 0 OA 多変数フーリエ級数と格子点問題について

d次元単位球の定義関数（原点からの距離が1以下の点で1、それより遠い点で0をとる関数）は極めて普通な関数に見える。ところが、この関数をフーリエ変換してフーリエ逆変換すると、5次元以上の場合、任意の有理点で元の関数に戻らず、発散するという恐ろしい事態が生じるというhttps://t.co/SYv3LbJLNj https://t.co/PQhYgYOdki

7 0 0 0 OA 聖徳太子をつくる技術:独立成分解析:多変量データの新しい分解法

@hayashiyus ご存知だとは思いますが，昔，独立成分分析(ICA)が流行った頃の文献で，比較的すぐに読めて情報幾何的な解説があり，自然勾配法に関する話が出てきます。 https://t.co/CJwJ69uHne 白色化で思い出しました。

114 0 0 0 OA 「 “沢山あること” に宿る数理」 物理学者でない人にとって平衡統計力学とは

1. 物理学者でない人にとって平衡統計力学とは https://t.co/y4vBTmTP64 2. ベイズ事後分布の相転移について https://t.co/tt9p1DZoCm 3. ベイズ学習における必要最低サンプル数の推定 https://t.co/isTKQKiQMa https://t.co/htz6vp5DWU

14 0 0 0 OA Generative Adversarial Networksの基礎と応用

Generative Adversarial Networksの基礎と応用 https://t.co/yxpZddToJJ

10 0 0 0 OA 多樣体の概念について

多様体の概念について https://t.co/p7XP9xgrM9

10 0 0 0 OA 統計数理とは何か

日本を代表する統計学の研究機関として統計数理研究所が有名ですが、なぜ「数理統計」ではなく「統計数理」なのだろうと思っていました。『行動計量学』の下記の記事に理由が書いてありました。「数理統計」とは一線を画した新しい統計哲学としての「統計数理」だそうです。 https://t.co/Phv53kcXz1

46 0 0 0 OA 自然勾配学習法-学習空間の幾何学

#統計 自然なリーマン計量があるなら、そのリーマン計量に従って勾配を計算して利用した方が色々うまく行くだろうと考えることは自然でしょう。 自然勾配法については次のリンク先に甘利さん自身による解説があります。 https://t.co/OQd1oH3mJn

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

#統計 赤池弘次さんの論説 https://t.co/weTcekZdjG 統計的推論のパラダイムの変遷について https://t.co/Nle5j9of9A エントロピーとモデルの尤度 「尤度ってどうしてもっともらしさなの？」「客観確率 vs. 主観確率という対立図式はおかしいよね？」のような疑問を持つ人達には特におすすめ。

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

ネタ再掲 #統計 https://t.co/Nle5j9of9A エントロピーとモデルの尤度 赤池 弘次 で赤池さんは AIC (an information criterion の略記) と書いていて、それに編集委員会が脚注を付けている(笑)。 https://t.co/e6v49w9jlC https://t.co/weTcekZdjG もおすすめ。

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

#統計 赤池弘次さんの論説 https://t.co/weTcekZdjG 統計的推論のパラダイムの変遷について https://t.co/Nle5j9of9A エントロピーとモデルの尤度 「尤度ってどうしてもっともらしさなの？」「客観確率 vs. 主観確率という対立図式はおかしいよね？」のような疑問を持つ人達には特におすすめ。

1 0 0 0 数学と教育

@lovebourbaki 書誌情報の雰囲気としては、こちら…でしょうか。図書館で探してみます。ありがとうございます！ 斎藤正彦, 廣瀬健, 森毅編. 数学セミナー増刊, シンポジウム数学1（数学と教育）. 日本評論社, 1980. https://t.co/5mBn9xbb78

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