SlideShare a Scribd company logo
Submit Search
Upload
[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
Report
Deep Learning JP
Deep Learning JP
Follow
•
4 likes
•
999 views
1
of
23
[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
•
4 likes
•
999 views
Download Now
Download to read offline
Report
Technology
2017/12/18 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/
Read more
Deep Learning JP
Deep Learning JP
Follow
Recommended
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
Deep Learning JP
1.4K views
•
11 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
Deep Learning JP
1.2K views
•
19 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
Deep Learning JP
2.2K views
•
70 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
Deep Learning JP
2.3K views
•
24 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
Deep Learning JP
1.1K views
•
35 slides
[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
2.4K views
•
48 slides
More Related Content
What's hot
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
Deep Learning JP
2.5K views
•
24 slides
[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
2.1K views
•
54 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
Deep Learning JP
3K views
•
40 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
Deep Learning JP
1.7K views
•
26 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP
2.7K views
•
64 slides
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
Deep Learning JP
8.9K views
•
23 slides
What's hot
(20)
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
Deep Learning JP
•
2.5K views
[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
•
2.1K views
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
Deep Learning JP
•
3K views
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
Deep Learning JP
•
1.7K views
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP
•
2.7K views
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
Deep Learning JP
•
8.9K views
PRML輪読#6
matsuolab
•
5.6K views
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
Deep Learning JP
•
1.6K views
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
Deep Learning JP
•
9.6K views
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Deep Learning JP
•
9K views
PRML第6章「カーネル法」
Keisuke Sugawara
•
28.4K views
PRML輪読#1
matsuolab
•
23.8K views
PRML輪読#7
matsuolab
•
6.2K views
Graph convolution (スペクトルアプローチ)
yukihiro domae
•
2.2K views
DeepLearning 14章 自己符号化器
hirono kawashima
•
4.1K views
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
hagino 3000
•
5K views
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Shohei Taniguchi
•
8.4K views
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
Deep Learning JP
•
9.7K views
[DL輪読会]Learning Robust Rewards with Adversarial Inverse Reinforcement Learning
Deep Learning JP
•
2.4K views
強化学習入門
Shunta Saito
•
48.3K views
More from Deep Learning JP
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
224 views
•
28 slides
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
258 views
•
20 slides
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
Deep Learning JP
178 views
•
26 slides
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP
251 views
•
30 slides
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP
511 views
•
15 slides
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
Deep Learning JP
1.3K views
•
29 slides
More from Deep Learning JP
(20)
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
•
224 views
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
•
258 views
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
Deep Learning JP
•
178 views
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP
•
251 views
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP
•
511 views
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
Deep Learning JP
•
1.3K views
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
Deep Learning JP
•
330 views
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
Deep Learning JP
•
229 views
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
Deep Learning JP
•
736 views
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
Deep Learning JP
•
437 views
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Deep Learning JP
•
1.3K views
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
Deep Learning JP
•
410 views
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
Deep Learning JP
•
393 views
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
Deep Learning JP
•
683 views
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
Deep Learning JP
•
802 views
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP
•
365 views
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
Deep Learning JP
•
322 views
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
Deep Learning JP
•
1.1K views
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
Deep Learning JP
•
661 views
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
Deep Learning JP
•
239 views
[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
3.
���� • � ����– �������� �����–
���������������������������� ������� ���– �������)�� �� �
4.
���� ���������� ����������������� • � ��–
�������������������������� ��� ���� • � ��– ��(������������(��1���������������� ( ����� • � ��– �(���������������������� ��������(��� �����1����������������1 • � ���– ��� ��� �����(�������
5.
���� ���������� • ��������������� –
�������� ������������������ ����������� ������� ����������� • ��� ����������� – ������������������������������������� ������� • ����� – ���������������������������������� ����� • ���� ����������������� – ���������������������������������� ���������
6.
���� ���������������� ������ ����� •
� ��– ������ ��������������� ������������� ���������� ������� �����– ����� �������������������������������������������� �� ��������� Xi t0 t1 t1 t2
7.
���� ���R������������ ������ �m��� •
� – ������� ��������������������������� ������������ �������� �������� – ����������mR����������m���������m���R ��������������� – ������� ����� ����������������� ���������� ������������������������������R������ hr, hy, hc
8.
���� ���������������� ����������� • ������������������� ��–
��������������������n��������������� n������������� ��– � �����p���������������������p����� �������������������� ������ • ��� ���������������������������� ��– ��� ����� ������� ������n ��������������������
9.
���� �������������B�� ������ ����������� •
������������������������� �B– ��B��� ������������������������������� • ��B������������ ������ (energy function)
10.
���� �����������de��� ������ ���
���� ���������• ������������������������� ���������������� ��– �������������� • ������������ ��– ���������������� b a, c• a, d• 1 a, b
11.
���� ���������������� ������ ���
���� • ������������(�(����� – ���������������� – ���������( �� ����������������
12.
��� �������������5�� ����� ���
���� ��• �5�������� ��– � ��6����������2 � – � � ��6 ���������2 � ��– � ��6 ���������2 � ��– � ��6 ���������2 � ��– � ��6 ���������2 �
13.
��� ���������������� ����� ���
���� • �� ���������� – ��� �������������� �������� – � � ��� ���������� �������� – ��� ��� ���������� �������� – ��� ��� ���������� ��������� – ��� ��� ���������� ���������
14.
• (immorality) a, b c c
a,b 3
15.
���� ���6���������1�� ������ �����.�����1�� ��•
���6�������� ����– �����������1�������1��1��2��1���� ������� – � ����6��������1��1��1����������1��� 4 4 a, c or b, d
16.
• 3 (a, b,
c) (a, b), (b, c), (c, a)
17.
���� ������������������ ��• ������������ –
� • ���������7������������������� ��• ������������ – � ���• )� ������������7������� ��)� ��)�� ��� ��������������� ��– �������������
18.
���� ����������� �����• �������������� ����–
��������������� ��– ������������������� �����– ����������������������������� �������������� �����• �������������������� ������– ����������������.����������� �����������.���� ��• ������������������������������� �������������.���� ����• ����������������������������� ������.���� �������������.������
19.
���� ������� ����• ���������������������
��� ���– ��(� � ������������ � (� ����������� ��������� (� � (� ����������������� – � ������������������������������ ����• ������������ � ����– ������������������������������ ����� �����• ������ ��• ����������� ���• ��������������������������� • �����
20.
���� ������� • �
� – �� �� �������� ��9�� ������������������� – ��9����������������������������� ��� ��������� ��������� ���� ����• ���������9��������� �� �� ���� ������9�� �� �� ����� ��• �����
21.
���� �����fai������������ ����• �������������ifai�������������� ��–
������ �������ifai��� ����• ���������������������� ����– ����������� 6 ���������ifai��������� ��� ����• ��������n����������������������� ��� ���– ������ifai�������������������������� ����• ����������������� ���– ������ifai���������� ����– ��������������������� ��������������������������������������������� – �����������������������������������
22.
������ �������������� • ���������������������������������� ���
����������� ��– ������ ����������• ��– ���������������t������������ ��– ���������oM�������������oM������������ �������� ���– ���G�M������ ������������� ��������������������G���
23.
���� �������9�D�D�• 69D�– �����������������9 ��D������9��D���������� ����– ������������9�9��D������������������������������� �������������69D�������������������������