Suche senden
Hochladen
能動学習セミナー
•
36 gefällt mir
•
14,936 views
Preferred Networks
Folgen
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 46
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
Active Learning 入門
Active Learning 入門
Shuyo Nakatani
CVPR2019読み会@関東CV
CVPR2019読み会@関東CV
Takanori Ogata
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
Deep Learning JP
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
Takao Yamanaka
モデルではなく、データセットを蒸留する
モデルではなく、データセットを蒸留する
Takahiro Kubo
深層学習の数理
深層学習の数理
Taiji Suzuki
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Deep Learning JP
Non-autoregressive text generation
Non-autoregressive text generation
nlab_utokyo
Weitere ähnliche Inhalte
Was ist angesagt?
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
Deep Learning JP
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII
coordinate descent 法について
coordinate descent 法について
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
Layer Normalization@NIPS+読み会・関西
Layer Normalization@NIPS+読み会・関西
Keigo Nishida
Deeplearning輪読会
Deeplearning輪読会
正志 坪坂
A3C解説
A3C解説
harmonylab
【DL輪読会】GPT-4Technical Report
【DL輪読会】GPT-4Technical Report
Deep Learning JP
[DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ
[DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ
Deep Learning JP
Long Short-term Memory
Long Short-term Memory
nishio
深層学習の数理:カーネル法, スパース推定との接点
深層学習の数理:カーネル法, スパース推定との接点
Taiji Suzuki
[DL輪読会]近年のオフライン強化学習のまとめ —Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, an...
[DL輪読会]近年のオフライン強化学習のまとめ —Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, an...
Deep Learning JP
自己教師学習(Self-Supervised Learning)
自己教師学習(Self-Supervised Learning)
cvpaper. challenge
ブースティング入門
ブースティング入門
Retrieva inc.
モデル高速化百選
モデル高速化百選
Yusuke Uchida
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
Deep Learning JP
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer
Arithmer Inc.
敵対的生成ネットワーク(GAN)
敵対的生成ネットワーク(GAN)
cvpaper. challenge
ニューラルネットと深層学習の歴史
ニューラルネットと深層学習の歴史
Akinori Abe
最適輸送入門
最適輸送入門
joisino
グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門
ryosuke-kojima
Was ist angesagt?
(20)
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
coordinate descent 法について
coordinate descent 法について
Layer Normalization@NIPS+読み会・関西
Layer Normalization@NIPS+読み会・関西
Deeplearning輪読会
Deeplearning輪読会
A3C解説
A3C解説
【DL輪読会】GPT-4Technical Report
【DL輪読会】GPT-4Technical Report
[DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ
[DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ
Long Short-term Memory
Long Short-term Memory
深層学習の数理:カーネル法, スパース推定との接点
深層学習の数理:カーネル法, スパース推定との接点
[DL輪読会]近年のオフライン強化学習のまとめ —Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, an...
[DL輪読会]近年のオフライン強化学習のまとめ —Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, an...
自己教師学習(Self-Supervised Learning)
自己教師学習(Self-Supervised Learning)
ブースティング入門
ブースティング入門
モデル高速化百選
モデル高速化百選
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer
敵対的生成ネットワーク(GAN)
敵対的生成ネットワーク(GAN)
ニューラルネットと深層学習の歴史
ニューラルネットと深層学習の歴史
最適輸送入門
最適輸送入門
グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門
Mehr von Preferred Networks
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
Preferred Networks
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
Preferred Networks
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Preferred Networks
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Preferred Networks
最新リリース:Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
最新リリース:Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Preferred Networks
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Preferred Networks
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
Preferred Networks
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Preferred Networks
PFNにおける研究開発(2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」)
PFNにおける研究開発(2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」)
Preferred Networks
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか(2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」)
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか(2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」)
Preferred Networks
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能!(2022年11月版) / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能!(2022年11月版) / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
Preferred Networks
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
Preferred Networks
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
Preferred Networks
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
Preferred Networks
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
Preferred Networks
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
Preferred Networks
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
Preferred Networks
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
Preferred Networks
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
Preferred Networks
わかる!metadata.managedFields / Kubernetes Meetup Tokyo 48
わかる!metadata.managedFields / Kubernetes Meetup Tokyo 48
Preferred Networks
Mehr von Preferred Networks
(20)
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
最新リリース:Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
最新リリース:Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
PFNにおける研究開発(2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」)
PFNにおける研究開発(2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」)
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか(2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」)
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか(2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」)
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能!(2022年11月版) / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能!(2022年11月版) / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
わかる!metadata.managedFields / Kubernetes Meetup Tokyo 48
わかる!metadata.managedFields / Kubernetes Meetup Tokyo 48
能動学習セミナー
1.
12
1 5
2.
12
1 5
3.
12
1 5
4.
12
1 5
5.
12
1 5
6.
12
1 5
7.
12
1 5
8.
12
1 5
9.
12
1 5
10.
12
1 5
11.
12
1 5
12.
12
1 5
13.
12
1 5
14.
12
1 5
15.
12
1 5
16.
12
1 5
17.
12
1 5
18.
12
1 5
19.
12
1 5
20.
12
1 5
21.
12
1 5
22.
P (y|x) 12
1 5
23.
12
1 5
24.
12
1 5
25.
xnext = arg
min P✓ (ˆ1 |x) y P✓ (ˆ2 |x) y x2U xnext U ✓ y y1 ˆ y2 ˆ 12 1 5
26.
12
1 5
27.
X
xnext = arg max P✓ (y|x) log P✓ (y|x) x y 12 1 5
28.
12
1 5
29.
12
1 5
30.
12
1 5
31.
12
1 5
32.
12
1 5
33.
12
1 5
34.
12
1 5
35.
12
1 5
36.
12
1 5
37.
12
1 5
38.
12
1 5
39.
12
1 5
40.
12
1 5
41.
12
1 5
42.
12
1 5
43.
12
1 5
44.
x
Xn ˆ 1 y Rn = G(xi , yi ; ✓) n i=1 ✓ {(xi , yi )} ⇠ p(x, y) p(x, y) G(xi , yi ; ✓) 12 1 5
45.
x
n X p(xi , yi ) 1 y ˆ Rn,q = G(xi , yi ; ✓) B i=1 q(xi , yi ) ✓ {(xi , yi )} ⇠ q(x, y) p(x, y) G(xi , yi ; ✓) q(x, y) p(xi , yi ) p(xi )p(yi |xi ) p(xi ) = = q(xi , yi ) q(xi )p(yi |xi ) q(xi ) 12 1 5
46.
ˆ
Ex⇠q [Rn,q (✓)] = Ex⇠p [Rn (✓)] 12 1 5
Jetzt herunterladen