White scenery @showyou, hatena

If you have any comments, you may also send twitter @shsub or @showyou.

PRML

メンバー
laughing,wilson,showyou.今日はみなさん忙しいので少なめ。
範囲
P270「5.5.6たたみ込みニューラルネットワーク」〜P280「5.6混合密度ネットワーク」

ログ

  • P270末尾.重みパラメータを「カーネル」とする画像の画像輝度のたたみ込み計算と等価<これどういう意味?ヒストグラムhttp://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%8D%E3%83%AB%E5%AF%86%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E5%AE%9A
  • 適応的な層ってどういう意味?
  • P273.重みが定数ならば→wiが固定ってこと?それとも分布の形が固定と言う事?
  • 正規分布微分
  • j番目?ってなに?1〜j?
  • P274 正値性の保証>+の値を保証
  • コレスキー分解
  • 5.155,5.156 演習
  • 図5.21 (a)(b)(c)(d)の横軸は何か 確率密度関数はどうやって出しているか
  • (b)−>(c)は、xの分布ではなく、5.148のμk(x)から、x-tの密度のグラフを作ったのでは?
  • 混合密度ネットワークの条件付モードは単純な解析解を持たない

感想

3人でかつ私がアホの子なせいでなかなか進まないなぁ・・
たたみ込みニューロに関しては特徴量を抽出して計算量を減らすニューロってことでいいのかなぁ。ソフト重み共有は各ユニット毎の重みを等しくして計算しやすくする?混合密度ネットワークは非ガウス分布ガウス分布の線形結合にして最適な解を推定するのか?

数式であれこれやるというかプログラム書いた方が早そうなので余力があれば書いてみよう<自分