Weight Uncertainty in Neural Networks
We introduce a new, efficient, principled and backpropagation-compatible algorithm for learning a probability distribution on the weights of a neural network, called Bayes by Backprop. It regularises the weights by minimising a compression cost, known as the variational free energy or the expected lower bound on the marginal likelihood. We show that this principled kind of regularisation yields co
変分ベイズã«ã¤ã„ã¦ã®è³‡æ–™ã¾ã¨ã‚(éšæ™‚æ›´æ–°) - old school magic
変分ベイズã¨ã¯? å¹³å‡å ´è¿‘ä¼¼ã€å¤‰åˆ†æŽ¨è«–ã€ãƒ™ã‚¤ã‚ºå¦ç¿’ãªã©æ§˜ã€…ãªå‘¼ã³æ–¹ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ フリーã§èªã‚る解説ã ã¨ã“ã‚ŒãŒä¸€ç•ªã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ã‹ã£ãŸã§ã™ã€‚ 自然言語処ç†ã®ãŸã‚ã®å¤‰åˆ†ãƒ™ã‚¤ã‚ºæ³• http://www.ism.ac.jp/~daichi/paper/vb-nlp-tutorial.pdf CiNiiユーザãªã‚‰ã“ã®ã‚·ãƒªãƒ¼ã‚ºãŒãŠã™ã™ã‚ã§ã™ã€‚ ベイズå¦ç¿’[I] : 統計的å¦ç¿’ã®åŸºç¤Ž http://ci.nii.ac.jp/naid/110003230932/ PRML関連ã®ã¾ã¨ã‚ PRMLã®ç¬¬10ç« ãŒå¤‰åˆ†ãƒ™ã‚¤ã‚ºã«ã¤ã„ã¦ã®è©±ã§ã™ã€‚ ã¨ã¦ã‚‚詳ã—ã説明ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€ã‹ãªã‚Šé›£ã—ç›®ã§ã™ã€‚ ãªã®ã§ãã“を解説ã—ãŸè¨˜äº‹ã®ã¾ã¨ã‚ã§ã™ã€‚ PRML èªæ›¸ä¼š #13 １ï¼ç« 近似推論法(変分ベイズ) - Mi manca qualche giovedi`? http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/201
ã€æ›¸è©•ã€‘ベイズ推論ã«ã‚ˆã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’入門 - HELLO CYBERNETICS
ベイズ推論ã«ã‚ˆã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’入門ã®å†…容 本ã®ä¸èº«ã®æ¦‚è¦ æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã¨ãƒ™ã‚¤ã‚ºå¦ç¿’ 基本的ãªç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒ ベイズ推論ã«ã‚ˆã‚‹å¦ç¿’ã¨äºˆæ¸¬ æ··åˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¨è¿‘似推論 応用モデルã®æ§‹ç¯‰ã¨æŽ¨è«– 個人的ãªæ‰€æ„Ÿ 誰ã«ã‚ªã‚¹ã‚¹ãƒ¡ã‹ オススメã˜ã‚ƒãªã„人 機械å¦ç¿’自体ã«å…¥é–€ã—ãŸã„人 線形代数や微分ç©åˆ†ã®åŸºæœ¬ã«è‡ªèº«ãŒãªã„人 オススメãªäºº ベイズ推論ã«ã‚ˆã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’入門ã®å†…容 機械å¦ç¿’スタートアップシリーズ ベイズ推論ã«ã‚ˆã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’入門 (KSæƒ…å ±ç§‘å¦å°‚門書) 作者: é ˆå±±æ•¦å¿—,æ‰å±±å°†å‡ºç‰ˆç¤¾/メーカー: 講談社発売日: 2017/10/21メディア: å˜è¡Œæœ¬ï¼ˆã‚½ãƒ•ãƒˆã‚«ãƒãƒ¼ï¼‰ã“ã®å•†å“ã‚’å«ã‚€ãƒ–ãƒã‚° (1件) を見る 本ã®ä¸èº«ã®æ¦‚è¦ æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã¨ãƒ™ã‚¤ã‚ºå¦ç¿’ ã“ã®ç« ã§ã¯å›žå¸°ã€åˆ†é¡žã€ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã€æ¬¡å…ƒå‰Šæ¸›ãªã©ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã«ãŠã‘る基本的ãªã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«ã¤ã„ã¦ã‚µãƒ©ãƒƒã¨ãŠã•ã‚‰ã„ã—〠ã“れらã®ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã‚’実際ã«å®Ÿè¡Œã™ã‚‹ãŸã‚ã®æ–¹æ³•ã¨ã—ã¦ã€Œãƒ„ールボックスã¨ã—ã¦ã®æ©Ÿæ¢°å¦
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