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model*と--に関するsh19910711のブックマーク (3)

  • 政治学と因果推論 - sunaharayのブログ

    大阪大学の松林哲也先生から,『政治学と因果推論』を頂きました。どうもありがとうございます。因果推論の方法は経済学を中心に,社会科学で共有できる方法として広がっています。そんな中で「政治学と因果推論」と言うと,政治学でも因果推論の方法を使わないとダメなんだといったような極端な議論に傾いてしまうこともありますが,政治学の中で早くから因果推論の研究に取り組んでこられた松林さんが書かれた著作だけあって,その意義や方法を解説ところが素晴らしいのはもちろんですが,その限界や社会における役割についても触れられているのもよかったと思います。最後のところで僕のもご紹介頂いて非常にうれしく感じました。 書を頂いて,あまり何も考えずに頭から読み始めて,因果効果の定義と測定,自己選択の話とそれへの対応と流れていくわけですが,4章で無作為化実験の話が来て,5章で降雨量と投票率の話が続きます。5章は「自然実験」と

    政治学と因果推論 - sunaharayのブログ
    sh19910711
    sh19910711 2024/05/22
    "4章で無作為化実験の話が来て,5章で降雨量と投票率の話 / 降雨量と投票率の話はよく操作変数のときに使われ + 強い外生性を持つ偶然の割り当ての話,という位置づけ / 降雨量の話はきちんと7章で回収" 2022
  • しなやかな項目反応モデル

    第28回パーソナリティ心理学会大会講習会1

    しなやかな項目反応モデル
    sh19910711
    sh19910711 2024/04/22
    "brms: ベイズで(Bayesian)・回帰モデル(Regression Model)・Stan使って(using Stan)+ モデルを指定すると自動的に内部でStanコードが生成 / 柔軟なIRTモデルを実行するためにbrmsやmirtパッケージは便利" 2019
  • Neural Tangentsによる無限幅深層ニューラルネットワークの構築とベイズ推論

    要点¶Neural TangentsはGoogle AIが開発したJAXのラッパーライブラリです。無限幅 (中間層のユニット数$\to \infty$)のニューラルネットワーク (以後, NN: neural networks)を高速かつ簡単に構築及び学習させることを目的としています。 Neural Tangentsでは無限幅のNNを学習させる手法としてNNGP (Neural Network Gaussian Process)と NTK (Neural Tangent Kernel)の2つを実装しています。 この記事ではNNGPとNTKの要点を紹介し、Neural Tangentsを用いた実装について紹介していきます。 Neural-Tangentsに関連する文献¶ Paper : https://arxiv.org/abs/1912.02803 OpenReview : https:/

    sh19910711
    sh19910711 2024/04/07
    "Neural Tangents: JAXのラッパーライブラリ + NNGPとNTKの2つを実装 / 隠れ層が1層で無限幅 (各層のユニット数 →∞→∞)のニューラルネットワークがガウス過程と等価であることについては (Neal, 1994)で示され" arXiv:1912.02803 2020
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