からっぽのしょこ

読んだら書く!書いたら読む!同じ事は二度調べ(たく)ない

2020年の積み本

はじめに 去年はこんな感じ「2019年の積み本 - からっぽのしょこ」でした。さて今年はどうでしょうか。覚えてないので振り返ります、、、以下懺悔時々成長。 【目次】 はじめに これまでに買った本 ・やってる本 ・やってない本 今年買った本 ・やった本 ・…

5.4.2.2:Time Affineレイヤの実装【ゼロつく2のノート(実装)】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 2――自然言語処理編』の初学者向け【実装】攻略ノートです。『ゼロつく2』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この…

5.4.2.1:Time Embeddingレイヤの実装【ゼロつく2のノート(実装)】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 2――自然言語処理編』の初学者向け【実装】攻略ノートです。『ゼロつく2』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この…

5.3.2:Time RNNレイヤの実装【ゼロつく2のノート(実装)】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 2――自然言語処理編』の初学者向け【実装】攻略ノートです。『ゼロつく2』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この…

5.3.1:RNNレイヤの実装【ゼロつく2のノート(実装)】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 2――自然言語処理編』の初学者向け【実装】攻略ノートです。『ゼロつく2』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この…

【Python】4.4.3:ガウス混合モデルの変分推論【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は多次元ガウス混合モデルにおける…

【R】4.4.3:ガウス混合モデルの変分推論【緑ベイズ入門のノート】

はじめに この記事は、R Advent Calendar 2020の10日目の記事です。 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解する…

4.4.3:ガウス混合モデルの変分推論【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は4.4.3項の内容です。平均、精度…

【R】4.4.2:ガウス混合モデルのギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は4.4.2項の内容です。ガウス混合…

【Python】4.4.2:ガウス混合モデルのギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は4.4.2項の内容です。ガウス混合…

4.4.2:ガウス混合モデルのギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は4.4.2項の内容です。平均、精度…

【Python】3.5:線形回帰の例【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「Rで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は3.5節の内容です。ベイズ推論を用いて線…

【R】3.5:線形回帰の例【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「Rで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は3.5節の内容です。ベイズ推論を用いて線…

3.5:線形回帰の例【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「Rで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は3.5節の内容です。事前分布に多次元ガウ…

5.5:トピック追跡モデル【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。本とあわせて読んでくださ…