Enviar búsqueda
Cargar
数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム
•
85 recomendaciones
•
71,330 vistas
裕樹 奥田
Seguir
Educación
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 14
Descargar ahora
Descargar para leer sin conexión
Recomendados
混合ガウスモデルとEMアルゴリスム
混合ガウスモデルとEMアルゴリスム
貴之 八木
PRML8章
PRML8章
弘毅 露崎
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
Kawamoto_Kazuhiko
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
Yasunori Ozaki
自動微分変分ベイズ法の紹介
自動微分変分ベイズ法の紹介
Taku Yoshioka
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
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
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
Deep Learning JP
Recomendados
混合ガウスモデルとEMアルゴリスム
混合ガウスモデルとEMアルゴリスム
貴之 八木
PRML8章
PRML8章
弘毅 露崎
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
Kawamoto_Kazuhiko
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
Yasunori Ozaki
自動微分変分ベイズ法の紹介
自動微分変分ベイズ法の紹介
Taku Yoshioka
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
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
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
Deep Learning JP
混合モデルとEMアルゴリズム(PRML第9章)
混合モデルとEMアルゴリズム(PRML第9章)
Takao Yamanaka
ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介
Naoki Hayashi
深層学習の数理
深層学習の数理
Taiji Suzuki
実装レベルで学ぶVQVAE
実装レベルで学ぶVQVAE
ぱんいち すみもと
変分ベイズ法の説明
変分ベイズ法の説明
Haruka Ozaki
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
Shuyo Nakatani
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
tmtm otm
EMアルゴリズム
EMアルゴリズム
Sotetsu KOYAMADA(小山田創哲)
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
Akira Masuda
Optimizer入門&最新動向
Optimizer入門&最新動向
Motokawa Tetsuya
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
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
Yuya Takashina
幾何を使った統計のはなし
幾何を使った統計のはなし
Toru Imai
AutoEncoderで特徴抽出
AutoEncoderで特徴抽出
Kai Sasaki
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
Deep Learning JP
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
Ohsawa Goodfellow
PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」
Keisuke Sugawara
PRML 第4章
PRML 第4章
Akira Miyazawa
劣モジュラ最適化と機械学習1章
劣モジュラ最適化と機械学習1章
Hakky St
Humor Recognition and Humor Anchor Extraction
Humor Recognition and Humor Anchor Extraction
裕樹 奥田
NICOMI
NICOMI
裕樹 奥田
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
混合モデルとEMアルゴリズム(PRML第9章)
混合モデルとEMアルゴリズム(PRML第9章)
Takao Yamanaka
ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介
Naoki Hayashi
深層学習の数理
深層学習の数理
Taiji Suzuki
実装レベルで学ぶVQVAE
実装レベルで学ぶVQVAE
ぱんいち すみもと
変分ベイズ法の説明
変分ベイズ法の説明
Haruka Ozaki
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
Shuyo Nakatani
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
tmtm otm
EMアルゴリズム
EMアルゴリズム
Sotetsu KOYAMADA(小山田創哲)
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
Akira Masuda
Optimizer入門&最新動向
Optimizer入門&最新動向
Motokawa Tetsuya
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
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
Yuya Takashina
幾何を使った統計のはなし
幾何を使った統計のはなし
Toru Imai
AutoEncoderで特徴抽出
AutoEncoderで特徴抽出
Kai Sasaki
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
Deep Learning JP
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
Ohsawa Goodfellow
PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」
Keisuke Sugawara
PRML 第4章
PRML 第4章
Akira Miyazawa
劣モジュラ最適化と機械学習1章
劣モジュラ最適化と機械学習1章
Hakky St
La actualidad más candente
(20)
混合モデルとEMアルゴリズム(PRML第9章)
混合モデルとEMアルゴリズム(PRML第9章)
ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介
深層学習の数理
深層学習の数理
実装レベルで学ぶVQVAE
実装レベルで学ぶVQVAE
変分ベイズ法の説明
変分ベイズ法の説明
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
EMアルゴリズム
EMアルゴリズム
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
Optimizer入門&最新動向
Optimizer入門&最新動向
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
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
幾何を使った統計のはなし
幾何を使った統計のはなし
AutoEncoderで特徴抽出
AutoEncoderで特徴抽出
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML 第4章
PRML 第4章
劣モジュラ最適化と機械学習1章
劣モジュラ最適化と機械学習1章
Más de 裕樹 奥田
Humor Recognition and Humor Anchor Extraction
Humor Recognition and Humor Anchor Extraction
裕樹 奥田
NICOMI
NICOMI
裕樹 奥田
Re revenge chap03-1
Re revenge chap03-1
裕樹 奥田
20110602labseminar pub
20110602labseminar pub
裕樹 奥田
bmb2010_g86
bmb2010_g86
裕樹 奥田
Spotfire_8
Spotfire_8
裕樹 奥田
Tsukubar8
Tsukubar8
裕樹 奥田
Rを用いた解析の実例 Project *ぶろったん*
Rを用いた解析の実例 Project *ぶろったん*
裕樹 奥田
Ajacs17
Ajacs17
裕樹 奥田
ESS
ESS
裕樹 奥田
Diagramパッケージを使ってみる
Diagramパッケージを使ってみる
裕樹 奥田
Más de 裕樹 奥田
(11)
Humor Recognition and Humor Anchor Extraction
Humor Recognition and Humor Anchor Extraction
NICOMI
NICOMI
Re revenge chap03-1
Re revenge chap03-1
20110602labseminar pub
20110602labseminar pub
bmb2010_g86
bmb2010_g86
Spotfire_8
Spotfire_8
Tsukubar8
Tsukubar8
Rを用いた解析の実例 Project *ぶろったん*
Rを用いた解析の実例 Project *ぶろったん*
Ajacs17
Ajacs17
ESS
ESS
Diagramパッケージを使ってみる
Diagramパッケージを使ってみる
Último
Divorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdf
oganekyokoi
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
oganekyokoi
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
yutakashikano1984
Establishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdf
oganekyokoi
The first time I used CANVA to create a slide document.
The first time I used CANVA to create a slide document.
oganekyokoi
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要 パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要 パワーポイント
shu1108hina1020
What I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdf
oganekyokoi
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
RodolfFernandez1
International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1
Toru Oga
Último
(9)
Divorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdf
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
Establishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdf
The first time I used CANVA to create a slide document.
The first time I used CANVA to create a slide document.
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要 パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要 パワーポイント
What I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdf
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1
数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム
1.
数式を使わず イメージで理解する EMアルゴリズム @yag_ays 参考:「パターン認識と機械学習」下巻9章 Machine Learning Advent
Calendar 2013
2.
この図は対数尤度関数とパラメータの関係を おおまかにプロットしたものです ln p(X|✓) (PRML 図9.14参考) ✓
3.
横軸は最適化したいパラメータ 縦軸は最大化したい対数尤度関数の値になっています ln p(X|✓) 対数尤度関数 パラメータ ✓
4.
EMアルゴリズムの目的は対数尤度関数が最大値に なるときのパラメータを求めることです ln p(X|✓) ✓
5.
ただし対数尤度関数を直接最大化することはできません (解析的に求まらない・下図のような形がわからない) ln p(X|✓) ✓
6.
それではEMアルゴリズムで 対数尤度関数を最大化しましょう ln p(X|✓) ✓
7.
まずパラメータの初期値を適当に決めます ln p(X|✓) ✓ ✓
8.
Eステップでは現在のパラメータ値での下界を計算します 青の点線が下界を表しています ln p(X|✓) Eステップ L(q, ✓) ✓ ✓
9.
Mステップで下界を最大化するパラメータを新たに求めます つまり点線の最大値のところにパラメータをずらします ln p(X|✓) Mステップ L(q, ✓) ✓
✓ 0 ✓
10.
あとは同様にEステップとMステップを繰り返します ln p(X|✓) ✓ ✓ 0 ✓
11.
あとは同様にEステップとMステップを繰り返します ln p(X|✓) Eステップ 0 L(q, ✓
) ✓ ✓ 0 ✓
12.
あとは同様にEステップとMステップを繰り返します ln p(X|✓) Mステップ 0 L(q, ✓
) ✓ ✓ 0 ✓ 00 ✓
13.
ある程度パラメータや対数尤度値が収束すれば EMアルゴリズムは終了です ln p(X|✓) ✓ ✓ 0 ✓ 00 ✓
14.
これで対数尤度関数を最大にするパラメータが 求められました! ln p(X|✓) ✓ ✓ 0 ✓ 00 ✓
Descargar ahora