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第五回「続・わかりやすいパターン認識」読書会

去る3月3日にドワンゴ様で、
第五回「続・わかりやすいパターン認識」読書会を開催しました。
会場提供、ありがとうございました!

さて、今回は5章が範囲。
前半を@piroyoungさん、

後半を@tetsuroitoさんに発表していただきました。

この章は次回、EMアルゴリズムへの助走というか、
考え方をしっかり抑えておきましょうという章になっていました。
また、教師なし学習は教師あり学習を一般化したような形に
なっていることが示されています。
一見地味ですが、重要な示唆が含まれている章でした。


続いて今回はLTが3題
はじめは@weda_654さんの
「15分?ではなすわかりやすいパターン認識_3章」

今回の内容はWidrow-Hoffの学習規則や誤差評価について。
Widrow-Hoffの学習規則がパーセプトロンの一般形になるのかな?

続いて@hoxo_mさんの
「カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた」

ネタ的な意味でもベイズ更新の理解という意味でも、
とてもおもしろい発表でした。
個人的には事前分布の設定がツボでした。

参照: 世界一くだらないベイズ推定の話をしてきました

最後は@motivic_さんによる、
「第2章の応用でゆるふわ構造学習してみたよ(・ω<)」

Bayes LiNGAMという手法についての発表でした。
LiNGAMはLinear Non-Gaussian Acyclic Modelの略で、
日本語だと線形非ガウシアン非巡回モデルと呼ぶようです。
データから因果の向きを識別しようという強力な手法ですね。
9章の内容も含むテーマだったようですが、
早いうちにこういうものがあると知っておくことで、
学習意欲が湧いてきますね。
因果関係についてはよく問われる分野なので、
使えるようにしておきたいな、と思いました。

参照: A→Bなのか、B→Aなのかをデータから見抜くことはできるだろうか?(LiNGAMのシミュレーションをしてみた)

さて、次回は3月17日。EMアルゴリズムです。
また次回もよろしくお願いします!
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