MNISTを使ってオートエンコーダーによる異常検知を試してみよう (1/3)：作って試そう！　ディープラーニング工作室 - ＠IT

2020/09/11 5 users MNIST デコーダー エンコーダー 検知 CNN

今回の目的 前回までに全結合型のオートエンコーダー、CNNを利用した畳み込みオートエンコーダー、それから学習を高速に行えるようにGPUを使用する方法などを見てきました。 ところで、オートエンコーダーが持つエンコーダーで元画像を縮小（次元削減）して、それをデコーダーで復元することはどんなことで役に立つので... 続きを読む

UMAP 論文を読む - Qiita

2018/12/11 33 users Qiita T-SNE 論文 手法 機械学習

この記事は 機械学習の数理 Advent Calendar 2018 の 11 日目のための記事です. 間に合いましたか? この記事について McInnes らによる "Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)" を読み, その解説を試みます. UMAP は t-SNE のようにデータの次元削減とその可視化を提供する手法です. t-SNE よりも可視... 続きを読む

確率密度比推定まわりの書籍・解説記事・論文・ソフトウェアの各種情報まとめ - 備忘録

2018/01/16 44 users 因果推論 備忘録 文献 確率密度関数 論文

2018 - 01 - 16 確率密度比推定まわりの書籍・解説記事・論文・ソフトウェアの各種情報まとめ 機械学習 はじめに 確率密度比推定の文献については、すでに山田氏による素晴らしい まとめ記事 がある。同記事「はじめに」より、確率密度比推定の有用性を引用すれば、 パターン認識 、 ドメイン 適応、外れ値検出、変化点検出、次元削減、因果推論等の様々な 機械学習 の問題が確率密度比( 確率密度関数... 続きを読む

制限付きボルツマンマシンの初心者向けガイド | コンピュータサイエンス | POSTD

2015/09/21 123 users POSTD RBM コンピュータサイエンス 回帰 復元

制限付きボルツマンマシン（RBM）は、次元削減、分類、回帰、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデルなどに役立ちます。制限付きボルツマンマシンは比較的シンプルなので、ニューラルネットワークを学ぶならここから取り組むのがよいでしょう。この記事では、制限付きボルツマンマシンがどのように機能するのかを解説していきます。目次 定義と構造 復元 確率分布 コードサンプル：Deeplearning4jを使... 続きを読む