劣微分を用ã„ãŸæœ€é©åŒ–手法ã«ã¤ã„ã¦(3) - Preferred Networks Research & Development進撃ã®å·¨äºº3å·»ãŒ11月ã«ç™ºå£²ã•ã‚Œã‚‹ã‚‚ã®ã¨å‹˜é•ã„ã—ã¦æœ¬å±‹ã‚’探ã—回ã£ã¦ã„ã¾ã—ãŸãŒã€ç™ºå£²æ—¥ã¯12月9æ—¥ã§ã—ãŸã€‚徳永ã§ã™ã€‚ å‰å›žã¯ã€ç¢ºçŽ‡çš„勾é…é™ä¸‹æ³•ï¼ˆSGD）ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã—ãŸã€‚今回ã¯ã„よã„よã€åŠ£å¾®åˆ†ã‚’用ã„ãŸæœ€é©åŒ–手法ã«ä»˜ã„ã¦ã®èª¬æ˜Žã‚’ãŠã“ãªã„ã¾ã™ã€‚ å‰å›žã®å¾©ç¿’ å‰å›žã¯ã€æœ€å¤§ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒãƒ”ーモデルã«ã‚ˆã‚‹ç·šå½¢è˜åˆ¥å™¨ã®å¦ç¿’方法ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã€æœ€å¾Œã«æ£å‰‡åŒ–ã«ã¤ã„ã¦ç´¹ä»‹ã—ã¾ã—ãŸã€‚æ£å‰‡åŒ–ã«ã¤ã„ã¦ã¯é‡è¦æ€§ã‚’主張ã—ãã‚Œã¦ã„ãªã‹ã£ãŸæ°—ãŒã™ã‚‹ã®ã§ã€ã‚‚ã†ä¸€åº¦éŽå¦ç¿’ã¨æ£å‰‡åŒ–ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¦ãŠããŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ å‰å›žã€é–“é•ã„ã¯å°‘ãªã„ã»ã†ãŒã„ã„よãã€ã¨ã„ã†ã‚ˆã†ãªè©±ã‚’ã—ã¾ã—ãŸãŒã€é–“é•ã„ã«ã¯2種類ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚一ã¤ã¯æ—¢çŸ¥ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«å¯¾ã™ã‚‹é–“é•ã„ã®å¤šã•ã§ã€ã‚‚ã†ä¸€ã¤ã¯æœªçŸ¥ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«å¯¾ã™ã‚‹é–“é•ã„ã®å¤šã•ã§ã™ã€‚既知ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«å¯¾ã™ã‚‹é–“é•ã„を経験æ失ã¨è¨€ã„ã€æœªçŸ¥ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«å¯¾ã™ã‚‹é–“é•ã„を期待æ失ã€ã‚‚ã—ãã¯æ±ŽåŒ–誤差ã¨è¨€ã„ã¾ã™ã€‚（間é•ã„ã¨æ失ã¯ã¡ã‚‡ã£ã¨é•ã„
Ohmm: Online Training for Hidden Markov Model
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}