Edwardを試してみた(1) MCMCでベイズ線形回帰
今更ながら確率的プログラミングのライブラリEdwardを試してみました。
http://edwardlib.org/tutorials/
確率的プログラミング
統計的なモデルの(ベイズ)推定が出来るという点でstanやpymcと似ていますが、Edwardはより広く確率的プログラミング(Probabilistic Programming)
という枠組みを実現したライブラリであり、Variable AutoEncoder(VAE)やGenerative adversarial networks(GAN)なども比較的簡単に実装できるようです。
Group Equivariant CNNとM理論について
画像内の物体が回転したり変形したりしていても認識できるような方法に関する研究の論文を読みました。
CNNでは学習データを大量に用意しなければならず、そのために既存の画像に並行や回転などの操作を施して学習を行うと精度が向上することが知られています(data augumentation)。データを多くすることなく同程度の精度を達成するような回路構成が考えられてられてます。
Exhaustive Hamilton Monte Carloの紹介
Stan Advent Calendar12/20の記事です。
Stan version2.10.0で実装されたExhaustive HMC(xHMC)というアルゴリズムについて
論文Identifying the Optimal Integration Time in Hamiltonian Monte Carlo
の内容に基づいて説明します。
Recurrent Switching Linear Dynamical Systemsのstanでの再現
Stan Advent Calendar12/11の記事です。時系列の統計モデルに関する論文「Recurrent Switching Linear Dynamical Systems」の紹介とそのstanでの再現です、が現状うまくいっていません。。
続きを読むstanとRでベイズ統計モデリングをいただきました。
ありがとうございます。
この本は著者の経験に基づくstanを用いた統計モデル構築と分析の方法について解説した他に類を見ない本になっています。
StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)
- 作者: 松浦健太郎,石田基広,市川太祐,高橋康介,高柳慎一,福島真太朗
- 出版社/メーカー: 共立出版
- 発売日: 2016/10/25
- メディア: 単行本
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