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EMアルゴリズムの#python による実装。 ①対数尤度の推移 ②更新後のパラメータによるGMMの可視化 ③学習後のGMMを使ってのデータ生成 #ゼロから作るdeeplearning ⑤ #生成モデル 編 #斎藤康樹 著 #オライリージャパン #expectationmaximizationalgorithm #kullbackleiblerdivergence pic.twitter.com/h0D5QRudjJ
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EMアルゴリズムを学んだ。 KLダイバージェンスやラグランジュの未定乗数法などの数学的確な道具と、巧みな式変形で構築される、潜在変数を持つ確率モデルの最尤推定法。この章を読んで理解するのに10日かかった😅 まだ途中だけど、この章だけでも本書を買ってよかった。 #ゼロから作るdeeplearning ⑤ pic.twitter.com/728XVgT2dG
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#python で書かれた #code を #julia言語 に書き直した。 #julia には#meshgrid 関数がないみたいなので、色々調べて自作した😢 #プログラミング勉強中 #programming #多次元正規分布 (#2次元 ) の実装 #multivariate #normaldistribution #ゼロから作るdeeplearning ⑤ #生成モデル 編 pic.twitter.com/oWBFnbQhbY