Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• kaida6213

  読了日：2025/01/24

  ベイズを深層学習に適用する方法を解説した本。難しくて半分ほどわかってない。ガウス過程もう少しやって再読するか。

• shin_ash

  読了日：2019/10/13

  NNをベイズ推論で解説し、多層化の話とガウス過程の話を並行して進めて、ガウス過程の多層化につなげて行く。ベイズ推論は線形モデルのベイズ化から入って、カーネル関数で非線形化しガウス過程につなげると共に、潜在変数化してユニットを経由して多層化につなげる。また潜在変数化は最終的に教師なし学習にもつながっていく。識別モデルの覇者であるDNNは性能が高くても、構造に興味がある者にとっては"使えない"手法である。しかしそれを重層的に理論をつなげて、この様に生成的に捉える事で"使える"可能性が広がって行く。素晴らしい。

• ONE_shoT_

  読了日：2020/04/29

  深層学習とベイズ統計の融合分野について解説した一冊。ベイズ推論における近似推論手法を、ニューラルネットワークの学習・予測に適用する方法や、深層生成モデルのベイズ的な取り扱い方、ガウス過程と深層学習の関連などについて書かれている。難易度が高く、数式を追い切れていない部分もあるが、「ドロップアウトやバッチ正規化が、パラメータの事後分布を近似推論する変分推論手法の一種と見做せる」など、なるほどと思った。もろもろ理解度が上がってから再読したい。

• ひさし

  読了日：2023/09/08

  解説は面白い。でも数式は難しくて、どう実装に活かすのか分かるだけの知識がない。。

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