「教養」 一覧

出力層の総和を1にするように調整できれば、出力層を確率としてとらえることができるようになる。 入力層に画像を放り込み、出力層でラベルに属する確率を出せば、画像にラベルをつける分類器になる。 入力が\( …

順伝搬(forward)はNumpyの積和計算を使って超絶簡単に記述できる。 行列の積和計算 何はともあれNumpyで行列の積を計算する方法について。 この仕組みがあるから、forなどの制御構造を使わ …

深層学習入門。Python,Numpyにも少し慣れてきたので、 Numpyだけで伝搬,逆伝搬を計算することで深層学習に慣れていく。 単に自分の理解のためだけの記事なので、誤りがあっても気にしない。 活 …

マルコフ連鎖モンテカルロ法。2変量正規分布からGibbs Samplingする方法を考えてみました。 式を流してもよくわからないので、行間ゼロで理解できるまで細切れにして書いてみます。 Gibbs S …

最尤推定とMAP推定とベイズの定理は繋がっていたので、 記憶が定かなうちに思いの丈を書き出してみるテスト。俯瞰してみると面白い。 あるデータ達\(x\)が観測されていて、それらは未知のパラメータを持つ …

以前、”正規分布に従う確率変数の二乗和はカイ二乗分布に従うことの証明”という記事を書いた。 記事タイトルの通り、正規分布に従う確率変数の二乗和はカイ二乗分布に従う。 実際にデー …

球面集中現象理解のための数学シリーズ第2弾。 前の記事でデカルト座標->極座標の変換から体積要素の積分により3次元球体の体積を導出してみました。 極座標の3変数\(r,\phi_1,\phi_2\)に …

球面集中現象を理解するために記憶にないことが多すぎるので 理解に必要そうなことを少しずつ復習していきます。 まず極座標の直行座標変換。極座標を使って球の体積を求めてみます。 次の記事で球の体積を求める …

sihoutteって何て読むのか…と思うけども”シルエット”だそう。フランス語源。 ポートレート写真を背景白、顔を黒に減色した例の”シルエット&#822 …

k-means法を実行する際に妥当なkを決めたいという欲求があります。 クラスタ集合の凝集度を定量化することでkと凝集度の関係を得られます。 複数のkについてkと凝集度の関係を取得し、 そこから妥当な …