項目1 ローカル変数の方をなるべく暗黙的に指定すること ローカル変数の型を宣言する場合はなるべくvarを使う。 コンパイラが型を宣言する。 メリット ローカル変数の型という細部を気にせずに済み、コードの意味に注力できる。 型を自分で選択するよりコン…

スラスラわかるC# 第2版作者: 五十嵐祐貴,岩永信之出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2018/11/07メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る C#はかなり昔に入門本を読んでそれ以来必要になった箇所だけ適当につまみ食い。そんなのでも使う頻…

結構前の話だけど反省も込めて。 失敗した話その1 経緯 新しいおもちゃほしい。 情報共有の問題を解決。とまではいかなくともマシにはしたかった。 一つの案件に対して複数のグループ(ソフト屋さんやら機械屋さんやら)で対応しておりますが。 グループ内では…

5.38 の周辺ガウス分布 と が与えられた時のの条件付きガウス分布 より として(2.115)より 5.39 ラプラス近似により よって ※について これと(4.132)よりは(5.166) 5.40 Kクラスニューラルネットワークに対して、尤度関数は $$ \prod_{n}^{N}\prod_{k}^{K}y_…

5.7 ベイズニューラルネットワーク 多層ネットワークに対して事後分布をガウス近似して超パラメータの点推定、他のモデルとの比較を行う。回帰問題の場合、クラス分類の場合を扱う。 詳細 ベイズの枠組みでは、予測を行うにはパラメータの分布について周辺化…

なんとなくPython使ってtweet全削除したいと思ったので削除。 ここ参考にすればよいです。 qiita.com だけでは寂しいので環境とか手順とか引っかかった点とか。 環境とか Windows 8.1 Python 3.6.8 anacondaを使用 apiのアクセストークンなどは取得済み 手順…

5.33 関節の位置 関節の位置から見た先端の位置 先端の位置 5.34 より 5.35 式変形に を用いた。 5.36 式変形に を用いた。 5.37 (5.158) (5.160) (2.62)より であることに注意すると (5.160)はLが抜けてるような

5.6 混合密度ネットワーク 単純な回帰問題では条件付き分布をガウス分布と仮定している。 しかし、実用的な問題ではガウス分布とは全く異なる分布を用いる必要がある。 例) ロボットの終端から関節角を求める問題(図5.18)。二つの解を持つ。 人体における特…

5.27 をのまわりでテイラー展開すると これを に注意して(5.130)に代入すると 5.28 修正は畳み込み層の重みに関する導関数にのみ作用する。 特徴マップ(インデックス)中のユニットへの入力はそれぞれ異なるが、共通する重みベクトルを持つ。 したがって、特…