線形回帰を１ã¤ï¼‘ã¤æ”¹é€ ã—ã¦å¤‰åˆ†ã‚ªãƒ¼ãƒˆã‚¨ãƒ³ã‚³ãƒ¼ãƒ€ï¼ˆVAE）を作る - 作ã£ã¦éŠã¶æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’。ã“ã‚“ã°ã‚“ã¯ï¼Ž 今日ã¯çµ±è¨ˆã‚„機械å¦ç¿’ã«ãŠã„ã¦æœ€ã‚‚基本ã¨ãªã‚‹æ‰‹æ³•ã§ã‚る線形回帰ã‹ã‚‰å‡ºç™ºã—，１ã¤ï¼‘ã¤ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚„å¦ç¿’方法ã«å¤‰æ›´ã‚’åŠ ãˆã¦ã„ã，最終的ã«æ·±å±¤å¦ç¿’ã®åˆ†é‡Žã§éžå¸¸ã«è‰¯ã使ã‚ã‚Œã¦ã„る生æˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã‚る変分オートエンコーダ（variational auto-encoder，VAE）*1*2ã‚’å°Žã„ã¦ã„ããŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ï¼Ž 2014å¹´ã«ç™ºè¡¨ã•ã‚ŒãŸVAEã¯ï¼Œå‹¾é…近似を得るãŸã‚ã®reparametrization trickや，効率的ã«æ½œåœ¨å¤‰æ•°ã‚’近似推論ã™ã‚‹èªè˜ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ï¼ˆrecognition model, inference model）ã®å°Žå…¥ï¼Œç¢ºçŽ‡çš„勾é…法（stochastic gradient descent，SGD）ã®2é‡é©ç”¨ãªã©ï¼Œæ§˜ã€…ãªã‚¢ã‚¤ãƒ‡ã‚¢ãŒæ•£ã‚Šã°ã‚られã¦ã„る確率的生æˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã™ï¼ŽèƒŒæ™¯ã¨ã—ã¦ã¯ï¼Œå½“時ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚’用ã„ã¦ç”»åƒã‚’生æˆã™ã‚‹ã¨ã„ã£ãŸã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒãŒï¼ˆCNNを使ã£ãŸè˜åˆ¥ãªã©ã¨æ¯”ã¹ã¦ï¼‰ã
Deep Learning
ã€Day-17】DeepLearning系ライブラリã€ã€ŽKerasã€ã®ä½¿ã„æ–¹ã¾ã¨ã‚(2.x対応版) - プãƒã‚¯ãƒ©ã‚·ã‚¹ãƒˆ
機械å¦ç¿’ã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリ dlib - Qiita
機械å¦ç¿’ライブラリ「Spark MLlibã€ã¦ã‚™ä½œã‚‹ アニメレコメンドシステム
ディープラーニングï¼ç•³ã¿è¾¼ã¿ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã¨Pythonã«ã‚ˆã‚‹ç‰¹å¾´æŠ½å‡º | POSTD
#javajo Java/Scala ã§ã¯ã˜ã‚る機械å¦ç¿’
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