Probabilistic Numericsという考え方
Probabilistic Numericsは確率モデル的な考え方の一種です。
Probabilistic Numericsの研究者 Philipp HennigのWebセミナーを聴いたので、メモしておく。
1分で言 ...
[機械学習] 勾配を求め続ける超高次元空間の旅, NeurIPS, 2018
勾配探索の様子ってイメージがつくでしょうか?
ぼくは、2次元平面での勾配探索が最初に頭に浮かびます。(3次元空間はぼくの脳に難しい)
Deep Neural Networkはもっと高次元で勾配探索をやってのけている ...
[機械学習]マルチタスク学習で勾配を効率よく学習するには??NeurIPS, 2020
マルチタスク学習って夢とロマンがありますよね。
しかし、マルチタスク学習の勾配に関わる問題と解決策を考えたことがあるでしょうか?
ぼくは考えたことがまっっっっったくありませんでした。同僚が面白い論文を紹介してくれた ...
事前知識をつめこむと、Bayesian深層学習はもっと賢くなるよ!という論文を読む
おもしろい論文紹介に出会ったので、自分でも少しだけ理解をがんばってみました。
Bayesian Neural Net(BNN)では事前分布がうまくチューニングできていないと、モデルがしょぼいという内容です。だから、事前分布 ...
機械学習の実験で少ない手間で資料を用意する方法を考えてみる
ぼくは、クライアントと長くやり取りをしてきた。
いつも考えてたことは「どうすれば実験するときに、少ないミスコミュニケーションで、少ない作業ミスでクライアントに結果を出せるか?」ということだ。
ぼくはこれまでの失 ...