須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "最近のfully connectedなMLPとか見てるとまさに。 https://t.co/jA7AgPhS6h https://t.co/5MNJY40AnL"
最近のfully connectedなMLPとか見てるとまさに。 https://t.co/jA7AgPhS6h https://t.co/5MNJY40AnL
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https://twitter.com/sammy_suyama/status/1729326018505343038
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "生成AIが色々と騒がれていますが、いまだに確率モデルでデータを生成する数理的な仕組みに関してガッツリ解説しているのでは拙著なんじゃないかと自負しています。実際、９割くらい生成モデルの解説です。 ベイズ推論による機械学習入門 https://t.co/19hSCjusku" / Twitter
https://twitter.com/sammy_suyama/status/1609439770022932485
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "ベイズ統計における潜在変数は情報の不足を表現する手段として用いられますが、ベルの不等式の破れが示すのはそのような定式化では説明がつかない現象が量子レベルでは存在しているわけで、ベイズ統計を量子力学に応用するうえでこのあたりの方法論の拡張・整備は必須ですね。"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "Diffusion modelsの数理的な基礎を理解したい方のための記事が出ています↓。 こちらの内容が難しい場合は、僕の「ベイズ深層学習」をお勧めします。理解に必要な基本は全て網羅されています。 https://t.co/Y7dEt427pc"
https://twitter.com/sammy_suyama/status/1522931910410121216
https://twitter.com/sammy_suyama/status/1514480469894524929
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "↓いくつかのAlpha云々の成功例を踏まえれば、シミュレータをしっかり作り込んでから、大量にデータを生成させて無理やり回帰するようなアプローチは今後も増えそう。真面目に解こうとすると難しすぎる逆問題も、データの表層的な相関を使って… https://t.co/0DZuUs0Kkr"
https://twitter.com/sammy_suyama/status/1461519485370658825
https://twitter.com/sammy_suyama/status/1459313958423195649
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "目次はこちらです。 https://t.co/4seRfgPohS https://t.co/uLb1DLw9QZ"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "ここ大事で、「観測データは客観的」「事前知識は主観的」みたいな感じに思われがちですが、どっちも端的に言えば理論的な区別などはないし、活用すべきデータです。 https://t.co/yzFSoMQBM8 https://t.co/1eWAQL8YaP"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "「ルールベース」って偽物AIの代名詞みたいに言われてますが、本来理想とすべきは明確なルールや法則を抜き出すことなんであり、それができないから機械学習やら確率やら使って何とかその場をしのいでいる、という見方もできます。"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "ガウス過程でパラメータ最適化とかしてないでガウス過程で予測しちゃえばいいのに"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "overfit→過学習はちょっと違和感あるなぁと思っていたら、予想通りunderfit→学習不足・未学習という訳があるらしく、それは無いだろう感がすごい。 直訳でoverfit→過剰適合、underfit→過少適合がおすすめ。"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "サンプリングだの事後分布の近似だの最適化だの色々手法がありますが、そもそもベイズでやらなきゃならないのは積分計算ですよ、ということを思い起こさせてくれる方法。"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "あと、「if thenルールとロジスティック回帰とニューラルネットをまとめてAIと呼ぶな」という主張も、気持ちはわからんでもないですが、実はこの3つはある意味事前分布の与え方が違うだけ連続的に繋がっています。そういう統一的な見方も時には役に立つかもしれない。"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "言っちゃ悪いですけどチャットボットってマジで劣化版検索エンジンにしかならないですよね．"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "あやしげな機械学習や深層学習のハウツー本を読むより、こちらの入門書の方が圧倒的にカバー範囲が広い＆実用性の高い知識が身につくと思います。より現代的な内容も盛り込まれた改訂第2版がおすすめ。 イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版 https://t.co/gNjdAZLMLo"
