深層学習の畳み込み層の処理は「畳み込み」じゃなかった件 - tdualのブログ
畳み込み層の処理は厳密には畳み込みではなかったのか・・・ 畳み込み層 畳み込み層の処理 数学で言うところの畳み込み 畳み込みの定義 畳み込み層の処理と比較 相互相関 相互相関と畳み込みの相違点 交換律 フーリエ変換 相互相関の意味 畳み込み層に「畳み込み」を適応するとどうなるのか？ 終わりに 畳み込み層 畳み込み層の処理 畳み込み層ではインプットの画像データに対して重みを掛けてアウトプットします。この重みをカーネルと呼びます。 実際の計算は図1のようになっています。 図1. 畳み込み層の処理インプットデータの一部にカーネルを適応してその適応された部分で行列の内積を取っています。式でかくと次のようになります。 アウトプットされた行列のi,j成分を, インプットされた行列のi,j成分を, カーネルのi,j成分をとすると 数学で言うところの畳み込み 畳み込みの定義 ２次元の畳み込みは次のように定
LDAとそれでニュース記事レコメンドを作った。 - tdualのブログ
筆不精なのでこのブログも放置気味だったのですが、まあ流石にそろそろ少しずつでも今まで貯めた込んだものを書き残した方が良い気がしてきた。 なので、これからなんか書いていきます。 最初はDeep Learningの記事にしようとも思ったけど、社内勉強会でLDAをまとめてたのを思い出したのでまずはこれから書こうと思います。 注意書き 理論 1.LDAの前に「トピックモデル」とは 2.LDAとは*2 3.LDAで使う確率分布 カテゴリカル分布（マルチヌーイ分布） Dirichlet(ディリクレ)分布 4.確率的生成モデル 5.グラフィカルモデル表現 6.LDAの解釈 7.経験ベイズ(Empirical Bayes) 8.変分ベイズ法(Variational Bayesian methods) 9.平均場近似(Mean field approximation) 10.変分下限とKullback-Le
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