教師あり学習の精度を超えた！？相互情報量の最大化による教師なし学習手法IICの登場！

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knok 翻訳でも相互情報量の高いデータのみを選別したら1/3のサイズのコーパスで同等の翻訳品質になったという論文を見た記憶

2020/02/02 リンク

skypenguins ベイズ統計とか情報理論とかで出てくるやつ

2020/02/02 リンク

misshiki “上記に述べた問題点を解消する手法として、本論文では相互情報量を最大化することで、ネットワークを学習させる手法(IIC)を提案しています。”

機械学習

2020/02/03 リンク

asiamoth じゃあもう自習で良くね？（意味わかってない）

2020/02/02 リンク

napsucks 教師なし学習と教師あり学習は全く別物なので超えるとか超えないとかの話ではないと思うんだが

2020/02/02 リンク

kana0355 “第二項目であるH(z｜z′)を小さくすることにより、出力がある程度、意味あるものとなるように学習””データxに対してペアを生成し、相互情報量が計算できれば、画像に限らず様々なデータに適応できる”

NLP
CogLing

2020/02/02 リンク

inatax 相互情報量を使うことで変換gに依らない特徴量を抽出できるって感じなのかな。画像だとこのgはほぼ自明だけど、他の領域だとどうなんだろ

2020/02/02 リンク

knok 翻訳でも相互情報量の高いデータのみを選別したら1/3のサイズのコーパスで同等の翻訳品質になったという論文を見た記憶

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skypenguins ベイズ統計とか情報理論とかで出てくるやつ

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