PRML

2010年03月28日

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(とりあえずハブエントリ)

PRML(パターン認識と機械学習) Hackathon #2 を開催しました。参加者8名。

幹事の都合で集まりにくい日になってしまって申し訳ありません。

公式タグはPRMLhackathon

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(18:12) Φ

2010年02月06日

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8章後半〜9章の最初@サイボウズラボにて

 §8.4 グラフィカルモデルにおける推論

   マルコフ連鎖、因子グラフ

 §9.1 K-meansクラスタリング

次回読書会は3/7(日) サイボウズ・ラボにて§9.2〜§10.1。

予約(※キャンセル待ち状態!)はATNDから。



(21:15) Φ

2010年01月09日

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8章(グラフィカルモデル)前半@サイボウズラボにて

 §8.1 ベイジアンネットワーク
 §8.2 条件付き独立性
 §8.3 マルコフ確率場

ICMより綺麗にノイズ除去が出来るらしいグラフカットアルゴリズムが気になる。§8.3のtsubosakaさんの発表で参考文献として挙げられていたグラフカットのチュートリアル(日本語)ぐらいは目を通したい。

次回読書会は2/6(土) サイボウズ・ラボにて§8.4〜§9.1。
予約はATNDから。

(20:37) Φ

2009年11月28日

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7章@サイボウズラボにて

次回読書会は来年1/9(土) サイボウズ・ラボにて8章前半。
予約はATNDから。

(22:50) Φ

2009年10月24日

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6章@墨田区社会福祉会館 第2講習室
辺鄙な場所でしたが皆さんお疲れさまでした。

次回読書会は11/28(土) サイボウズ・ラボにて7章を読みます。
予約はATNDから。

(21:17) Φ

2009年10月03日

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於・曳舟文化センター 第2会議室

5章後半。

§5.5.1〜5.5.2 naoya_t
§5.5.3〜5.5.5 yuki_neko_nyan
§5.5.6〜5.5.7 sleepy_yoshi
§5.6 idojun
§5.7 n_shuyo

今回は冒頭のほんの少しだけ担当。p.262のグラフがいまいち体感できていないので実装すべきか。

今回で上巻読了。次回から下巻に入ります。
10/24(土)、予約はATNDから。

(23:50) Φ

2009年09月13日

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(とりあえずハブエントリとして立てます。後でもう少し補足)

PRML(パターン認識と機械学習) Hackathon #1 〜PRMLは新CAPTCHA破りの夢を見るか?〜

に曳舟まで行ってきました。というか主催してきました。

実際に動くコードを書いて、PRMLを読んで得た知識を血肉化しよう。

C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会のスピンオフ企画。

PRML読書会に参加していない方の参加も歓迎します。

ということなのですが、(釣りっぽいサブタイトルのせいか)普段読書会に来られていない方々の参加も多く、朝9時から夜9時まで豪華なメンバー(総勢19名)で12時間、

みなさん黙々と実装を続けていました。

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(23:59) Φ

2009年09月12日

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入出力に複素数を与えても行けるという話をどこかで読んだので、先日実装したニューラルネットワークに放り込んで試してみたら本当に行けたの巻。

1) 入力:実数×2、出力:複素数×1

(x, y) を与えて x+yi を返す関数の学習。

(define nn (make-neural-network 0.04 tanh identity 2 8 1))
(dotimes (i 3000)
  ([nn'learn] '(0 0) '(0))
  ([nn'learn] '(1 0) '(1))
  ([nn'learn] '(1 1) '(1+i))
  ([nn'learn] '(0 1) '(0+i))
  ([nn'learn] '(-1 1) '(-1+i))
  ([nn'learn] '(-1 0) '(-1))
  ([nn'learn] '(-1 -1) '(-1-i))
  ([nn'learn] '(0 -1) '(0-i))
  ([nn'learn] '(1 -1) '(1-i)))

2) 入力:複素数x1、出力:複素数x1

x+yi を与えて -y+xi を返す(90度回転!)関数

(define nn (make-neural-network 0.04 tanh identity 1 5 1))
(dotimes (i 1000)
  (for-each (lambda (ab) ([nn'learn] (list (car ab)) (list (cadr ab))))
			'((1    0+i)
			  (1+i  -1+i)
			  (0+i  -1)
			  (-1+i -1-i)
			  (-1   0-i)
			  (-1-i 1-i)
			  (0-i  1)
			  (1-i  1+i)
			  (0 0)) ))

45度回転

(define nn (make-neural-network 0.04 tanh identity 1 5 1))
(dotimes (i 1000)
  (for-each (lambda (th) ([nn'learn] (list (make-polar 1.0 th))
                                     (list (make-polar 1.0 (+ th pi/4)))))
            (map (cut * <> pi/180) (iota 12 0 30))))


githubにコード一式を置いてます。



(00:52) Φ

2009年09月06日

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以前Rを参考にして書いた、Gaucheで行列演算を記述するためのオレオレライブラリを用いて実装したらやはり遅かったので、S式でグラフを組み上げてみたら百倍単位で速くなったとかそういう話。

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(00:47) Φ

2009年08月29日

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於・株式会社ディヴィデュアル 新橋オフィス
(dd遠藤さんどうもありがとうございます)

今回はLLTVや天下一カウボーイ大会の裏番組になったので人数大幅減、と思ったのですがそれでも13人参加で、5章前半を読みました。終了後ジョナサンで22時まで雑談。楽しかったです。皆さんお疲れさまでした!

次回(10/3土または10/4日)上巻を読了予定。会場調整中 →ATND

【お知らせ】次回読書会まで1ヶ月以上空いているので、Hackathon 形式の復習会を9/13(日)あたりに開催しようと思います。詳しくはこちら

パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測
パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測




(23:41) Φ