Submit Search
Upload
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
•
4 likes
•
1,169 views
Deep Learning JP
Follow
2017/12/11 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 15
Download now
Download to read offline
Recommended
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
Deep Learning JP
Recommended
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
Deep Learning JP
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
Deep Learning JP
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
hoxo_m
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
Taiji Suzuki
PRML輪読#2
PRML輪読#2
matsuolab
PRML輪読#6
PRML輪読#6
matsuolab
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
Ohsawa Goodfellow
強化学習その3
強化学習その3
nishio
PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」
Keisuke Sugawara
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
sleepy_yoshi
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Deep Learning JP
Variational AutoEncoder
Variational AutoEncoder
Kazuki Nitta
PRML輪読#7
PRML輪読#7
matsuolab
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
More Related Content
What's hot
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
Deep Learning JP
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
Deep Learning JP
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
hoxo_m
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
Taiji Suzuki
PRML輪読#2
PRML輪読#2
matsuolab
PRML輪読#6
PRML輪読#6
matsuolab
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
Ohsawa Goodfellow
強化学習その3
強化学習その3
nishio
PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」
Keisuke Sugawara
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
sleepy_yoshi
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Deep Learning JP
Variational AutoEncoder
Variational AutoEncoder
Kazuki Nitta
PRML輪読#7
PRML輪読#7
matsuolab
What's hot
(20)
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
PRML輪読#2
PRML輪読#2
PRML輪読#6
PRML輪読#6
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
強化学習その3
強化学習その3
PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Variational AutoEncoder
Variational AutoEncoder
PRML輪読#7
PRML輪読#7
More from Deep Learning JP
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
Deep Learning JP
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
Deep Learning JP
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
Deep Learning JP
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
Deep Learning JP
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
Deep Learning JP
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
Deep Learning JP
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
Deep Learning JP
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP
More from Deep Learning JP
(20)
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Recently uploaded
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
Ирония безопасности
Malware. DCRAT (DARK CRYSTAL RAT) [RU].pdf
Malware. DCRAT (DARK CRYSTAL RAT) [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
MS Navigating Incident Response [RU].pdf
MS Navigating Incident Response [RU].pdf
Ирония безопасности
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Ирония безопасности
Ransomware_Q3 2023. The report [RU].pdf
Ransomware_Q3 2023. The report [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
Recently uploaded
(9)
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
Malware. DCRAT (DARK CRYSTAL RAT) [RU].pdf
Malware. DCRAT (DARK CRYSTAL RAT) [RU].pdf
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
MS Navigating Incident Response [RU].pdf
MS Navigating Incident Response [RU].pdf
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Ransomware_Q3 2023. The report [RU].pdf
Ransomware_Q3 2023. The report [RU].pdf
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
1.
����������������� ���� ���� ������� ���������� ����� �����
�� D
2.
3.
���� • ������������������������ • ������������������������ ��–
����3������������������� ��– �����������3������3l�� ��• ��������� ���– �������������������������3��������������d� �����������������������
4.
��� ����435 1����� �1•
���������������1�������4351��� ����• �������1����
5.
• • • • • • •
6.
• • • • – –
7.
• • •
8.
���� ����������1 ����• ����������������)���C���3��1 ����•
C.��)������� ����������������1 �����• ���.������������������� ����• ���C��A�������C�3������� ����– ���� ����– ����������A��� ��• ���A��3 – .A����������3�����.�����������3
9.
• • – • – •
10.
���� ���� �������
�������� ��� �������������������������� ��������� ������������� �������i� ������ ������• �� ���������� ��������• ��� ��������������w� ��• ��������������� ��• ��������������������� ��������� ������
11.
���� ���� �������
�������� ���• ������• ASs �������• ���A�������wn��� �A• ��������Ss����������� ���• ����• �����ASs�����������A��A������� ��� ����• ��
12.
���� ������� ��• =4���������������4�������������� ����� ����•
�������������������� �������������• �������� ���������������. • (�����������������)���������=� ���• �������=����������������������� ��������.=�������������������� ��• �����������. ��������������
13.
• • • • • •
14.
•
15.
���� �������9�D�D�• 69D�– �����������������9 ��D������9��D���������� ����– ������������9�9��D���������������������������������������� ����69D�������������������������
Download now