能動学習セミナー

•

36 gostaram•14,953 visualizações

Preferred Networks

xnext = arg min P✓ (ˆ1 |x)
y P✓ (ˆ2 |x)
y
x2U

xnext
U
✓
y
y1
ˆ
y2
ˆ

12 1 5

X
xnext = arg max P✓ (y|x) log P✓ (y|x)
x
y

12 1 5

x
Xn
ˆ 1 y
Rn = G(xi , yi ; ✓)
n i=1 ✓
{(xi , yi )} ⇠ p(x, y) p(x, y)
G(xi , yi ; ✓)

12 1 5

x
n
X p(xi , yi )
1 y
ˆ
Rn,q = G(xi , yi ; ✓)
B i=1 q(xi , yi )
✓
{(xi , yi )} ⇠ q(x, y) p(x, y)
G(xi , yi ; ✓)
q(x, y)

p(xi , yi ) p(xi )p(yi |xi ) p(xi )
= =
q(xi , yi ) q(xi )p(yi |xi ) q(xi )
12 1 5

ˆ
Ex⇠q [Rn,q (✓)] = Ex⇠p [Rn (✓)]

12 1 5

Recomendados

Active Learning 入門Shuyo Nakatani

CVPR2019読み会@関東CVTakanori Ogata

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)RyuichiKanoh

Optimizer入門＆最新動向Motokawa Tetsuya

GAN（と強化学習との関係）Masahiro Suzuki

[DL輪読会]GANとエネルギーベースモデルDeep Learning JP

深層学習の数理Taiji Suzuki

(文献紹介) 画像復元：Plug-and-Play ADMMMorpho, Inc.

Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2Kota Matsui

リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻

勾配降下法の最適化アルゴリズムnishio

ブースティング入門Retrieva inc.

[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...Deep Learning JP

グラフニューラルネットワーク入門ryosuke-kojima

Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida

不均衡データのクラス分類Shintaro Fukushima

coordinate descent 法について京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻

モデル高速化百選Yusuke Uchida

【DL輪読会】論文解説：Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling ProblemDeep Learning JP

畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化Yusuke Uchida

組合せ最適化入門：線形計画から整数計画までShunji Umetani

機械学習のためのベイズ最適化入門hoxo_m

Generative Adversarial Imitation Learningの紹介（RLアーキテクチャ勉強会）Yusuke Nakata

分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～Hideki Tsunashima

PILCO - 第一回高橋研究室モデルベース強化学習勉強会Shunichi Sekiguchi

整数計画法に基づく説明可能性な機械学習へのアプローチKentaro Kanamori

[DL輪読会] Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of De...Deep Learning JP

統計的学習理論チュートリアル: 基礎から応用まで (Ibis2012)Taiji Suzuki

PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57Preferred Networks

Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3Preferred Networks

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2Kota Matsui

リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻

勾配降下法の最適化アルゴリズムnishio

ブースティング入門Retrieva inc.

[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...Deep Learning JP

グラフニューラルネットワーク入門ryosuke-kojima

Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida

不均衡データのクラス分類Shintaro Fukushima

coordinate descent 法について京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻

モデル高速化百選Yusuke Uchida

【DL輪読会】論文解説：Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling ProblemDeep Learning JP

畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化Yusuke Uchida

組合せ最適化入門：線形計画から整数計画までShunji Umetani

機械学習のためのベイズ最適化入門hoxo_m

Generative Adversarial Imitation Learningの紹介（RLアーキテクチャ勉強会）Yusuke Nakata

分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～Hideki Tsunashima

PILCO - 第一回高橋研究室モデルベース強化学習勉強会Shunichi Sekiguchi

整数計画法に基づく説明可能性な機械学習へのアプローチKentaro Kanamori

[DL輪読会] Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of De...Deep Learning JP

統計的学習理論チュートリアル: 基礎から応用まで (Ibis2012)Taiji Suzuki

Mais procurados (20)

Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2

リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析

勾配降下法の最適化アルゴリズム

ブースティング入門

[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...

グラフニューラルネットワーク入門

Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料

不均衡データのクラス分類

coordinate descent 法について

モデル高速化百選

【DL輪読会】論文解説：Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem

畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化

組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで

機械学習のためのベイズ最適化入門

Generative Adversarial Imitation Learningの紹介（RLアーキテクチャ勉強会）

分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～

PILCO - 第一回高橋研究室モデルベース強化学習勉強会

整数計画法に基づく説明可能性な機械学習へのアプローチ

[DL輪読会] Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of De...

統計的学習理論チュートリアル: 基礎から応用まで (Ibis2012)

Mais de Preferred Networks

PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57Preferred Networks

Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3Preferred Networks

Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...Preferred Networks

深層学習の新しい応用と、それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...Preferred Networks

Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55Preferred Networks

Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks

最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks

Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks

スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演Preferred Networks

Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）Preferred Networks

PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）Preferred Networks

自然言語処理を役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）Preferred Networks

Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜コンテナ技術を語るPreferred Networks

Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張Preferred Networks

PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会Preferred Networks

続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2Preferred Networks

Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...Preferred Networks

KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...Preferred Networks

KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...Preferred Networks

独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50Preferred Networks

Mais de Preferred Networks (20)

PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57

Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3

Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...

深層学習の新しい応用と、それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...

Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55

Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2

最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2

Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2

スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演

Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）

PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）

自然言語処理を役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）

Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜コンテナ技術を語る

Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張

PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会

続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2

Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...

KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...

KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...

独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50

能動学習セミナー

1. 12 1 5

2. 12 1 5

3. 12 1 5

4. 12 1 5

5. 12 1 5

6. 12 1 5

7. 12 1 5

8. 12 1 5

9. 12 1 5

10. 12 1 5

11. 12 1 5

12. 12 1 5

13. 12 1 5

14. 12 1 5

15. 12 1 5

16. 12 1 5

17. 12 1 5

18. 12 1 5

19. 12 1 5

20. 12 1 5

21. 12 1 5

22. P (y|x) 12 1 5

23. 12 1 5

24. 12 1 5

25. xnext = arg min P✓ (ˆ1 |x) y P✓ (ˆ2 |x) y x2U xnext U ✓ y y1 ˆ y2 ˆ 12 1 5

26. 12 1 5

27. X xnext = arg max P✓ (y|x) log P✓ (y|x) x y 12 1 5

28. 12 1 5

29. 12 1 5

30. 12 1 5

31. 12 1 5

32. 12 1 5

33. 12 1 5

34. 12 1 5

35. 12 1 5

36. 12 1 5

37. 12 1 5

38. 12 1 5

39. 12 1 5

40. 12 1 5

41. 12 1 5

42. 12 1 5

43. 12 1 5

44. x Xn ˆ 1 y Rn = G(xi , yi ; ✓) n i=1 ✓ {(xi , yi )} ⇠ p(x, y) p(x, y) G(xi , yi ; ✓) 12 1 5

45. x n X p(xi , yi ) 1 y ˆ Rn,q = G(xi , yi ; ✓) B i=1 q(xi , yi ) ✓ {(xi , yi )} ⇠ q(x, y) p(x, y) G(xi , yi ; ✓) q(x, y) p(xi , yi ) p(xi )p(yi |xi ) p(xi ) = = q(xi , yi ) q(xi )p(yi |xi ) q(xi ) 12 1 5

46. ˆ Ex⇠q [Rn,q (✓)] = Ex⇠p [Rn (✓)] 12 1 5