たぬたろう (@tanutarou730)

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インターネッツを漁っていて,多様体について自分の中で一番雰囲気つかめた資料はこれらでした. 情報幾何と機械学習 赤穂昭太郎: https://t.co/0BJvy006gu 情報幾何学 甘利俊一: https://t.co/Rg7Ydb5taI
とりあえず生い立ちを読んだ.最後の方の文章かっこいい. 「情報幾何の生い立ち」 甘利 俊一 https://t.co/NcfD1U5goL
RT @Idesan: 研究者として独り立ちする際の苦悩についての美しいエッセイ by 南部健一 東北大学名誉教授。 https://t.co/DPUqBjdit3
この文献に、二重指数関数型変換すると、台形公式での積分が最適公式になること書かれてるっぽい。(未読) https://t.co/jvriOLlhuI

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ビール作りの世界でも、機械学習の活用は進んでいるのですね(^^) https://t.co/9VY9DliXiS
https://t.co/mWVsWFvzPx 統計数理研究所の鎌谷さんが最近一部ではやってるジグザグサンプリングとかの解説論文を書いてた
かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY
Coxさんが亡くなったと聞いて,甘利先生の「情報幾何の生い立ち」を思い出しました。 https://t.co/HARPczW7HS https://t.co/sIeNx1VRRR
人工知能学会誌のグローバルアイに寄稿しましたので,興味があればぜひ.「コンピュータ科学の本場!アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと」 https://t.co/6d2TWjFdoC
内容はGNSS失敗学にまとめた内容と同じ.実験データをもう少し詳細に紹介予定 https://t.co/fjmMPrrCIX
社内で @shunyo_k @tuxedokatze @KoheiWakimoto と書いたアノテーションツールの論文が EMNLP Demo に採択されました!!
とんでもない読み物、発見してしまった 深層学習の原理解析:汎化誤差の側面から https://t.co/1GQZxFpkmj
予測モデルの評価指標に関する日本語総説。 定番の指標に加えて、リスク較正(calibration)とかリスク再分類(NRI)、そしてネットベネフィットも説明されててとてもありがたい https://t.co/3WroZJMtkP
(いわゆる”ベイズ=信念解釈”に異論があることを抜きにしても)ベイズファクターに様々な弱点があることはよく知られているので、下記の和文解説の方がフェアだと思う https://t.co/5dchyxRXuq
昨日の話ではすっ飛んでたけど、これでやっと島崎秀昭さん@h_shimazaki によるFEPの熱力学的考察の話に追いついた。https://t.co/F9EnYingOW これのアップデート版(英語)がarxivにあり。https://t.co/1T7s6idkTp ここではギブス自由エネルギーや学習のエントロピー増大則とかが扱われている。
マツケンさん提示資料 / 他4件のコメント https://t.co/LTKi9RQgaA “統計検定を理解せずに使っている人のために III” (49 users) https://t.co/j9WiMIGBbE
マツケンさん提示資料 / 他4件のコメント https://t.co/LTKi9RQgaA “統計検定を理解せずに使っている人のために III” (49 users) https://t.co/j9WiMIGBbE
赤池弘次「意図と構造」https://t.co/bFXWf5hE47 https://t.co/jvJAGeTYDE
Generative Adversarial Networksの基礎と応用 https://t.co/yxpZddToJJ
こんな研究あるのか。数字でみるとものすごい状況の変化。 / 他1コメント https://t.co/baoPAicMOs “博士課程修了者の大学教員ポスト採用率” https://t.co/oBR2KhY5q2
こんな研究あるのか。数字でみるとものすごい状況の変化。 / 他1コメント https://t.co/baoPAicMOs “博士課程修了者の大学教員ポスト採用率” https://t.co/oBR2KhY5q2
[1] 松尾 (2017): ディープラーニングと進化 https://t.co/YaNtqn6PN1 https://t.co/AVcnQqJ4WZ
園田翔さんの博士論文『深層ニューラルネットの積分表現理論』を勉強させていただいている。①無限個の中間層素子をもつNNは万能近似能力をもつ、②近似対象 f(x) を積分変換すると中間層素子のパラメータ分布が得られる、③輸送解釈に基づくDNNの積分表現の発見 https://t.co/MjzQABNbWw https://t.co/wgAuBCvxmx
藤原先生、甘利先生らのこういうタイトルの論文を見つけた。が、読むことができない。|『情報幾何学と力学系』https://t.co/km09aAuRmO
#ベイズ統計 渡辺澄夫さんが、特異モデルの場合にJeffreys事前分布を採用するとどうなるかについて書いた論文をもう一つ見つけました。 https://t.co/jU7gzNFR07 続く
麻雀の局面をテンソル化してCNNを適用し、次に切る牌の予測をするという論文 時系列情報使えば大幅に改善出来そう https://t.co/ZgcA8EapI7
高次元ニューロコンピューティングの研究動向 https://t.co/WGNEKfxfQ4 複素NN、双曲NN、四元数NN、クリフォードNN。。。色々あるのね
「楕円曲線 細胞分裂」でググったらなんかすんごいのが出てきました… (リンデンマイヤ・システムから導出した隣接細胞間の相互作用ルールをなんかすごい変換でいじくったら楕円曲線の標準形が出てくる…) https://t.co/SATuReDT83 これが『代数生物学』… https://t.co/0qnOuWrx20
#数楽 https://t.co/wGEOzKXDIk 渡辺澄夫、特異モデルとベイズ学習 (2003) これ読みものとしてとても面白い。添付画像はこれより。渡辺澄夫さんが佐藤のb函数とゼータ函数を「発見」したときの感動の話。 https://t.co/3EWg17HyoW
「本稿は"電磁気学への応用を例とした微分形式の入門"であると同時に"微分形式を使った電磁気学の解説"となるのが目標である。」「とりあえず使えればよい」 CiNii 論文 - 微分形式で見た電磁気学 https://t.co/Grgl1oR9ga
会誌「情報処理」Vol.56 No.12 ICFPプログラミングコンテスト優勝・準優勝報告 (秋葉 拓哉、稲葉 一浩) https://t.co/qloR6km2WV
豊田先生のベイズ本読んでてふと思い出して探してみたらBUGS/stan勉強会でお話されてた結果、論文になってた。: 3次までの積率を独立に特定できる非対称正規分布の表現 : ブランド価値の分布の歪みの分析 https://t.co/abiA1GsupU #CiNii
可積分セルオートマトン : ソリトン方程式の離散化の果てに何が見えたか http://t.co/unYj8oCClW 「何が見えたか」という情緒性がいい。 連続性と離散化の関係性。こういう感じなんだろうなあ。くわしくはわからないけど。 http://t.co/9mB8gxgrHY
中国語の部屋に対する決定的な反論が紹介されていると聞いたので眺めてみたけど、困惑している。サールの論点は、アルゴリズムに従うだけでは理解には不十分ということなので、足し算の例は別に決定的ではない。 http://t.co/J3K9Ttw96W

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