Search Results ヘイズ

「ベイズ推論を用いてデータセットとチャットしましょう」

「chatGPTのようなモデルの台頭により、より広い層の人々が自分自身のデータセットを分析し、“質問する”ことが可能になりましたこれは素晴らしいことですが、このようなアプローチには…」

「条件付き確率とベイズの定理をシンプルに説明する」

条件付き確率とベイズの定理は、統計学において基本的な概念であり、素人でも聞いたことがあるかもしれませんベイズの定理は、ベイジアン推論という統計学の別の枝を生み出しますデータサイエンスでは、主に頻度主義の世界で取り扱いや仕事を行っており、私の意見では、完全に意識されていないと思います...

ベータ分布：ベイズ推定の基礎

「分布は一見複雑な概念のようには思えませんが、データ分析や統計の世界において非常に強力で基本的なものですこう考えてみてください：もしもあなたが…」

「レストランを選ぶためのベイズの方法」

最近、私は新しい良いレストランを探していましたGoogleマップは私に2つのオプションを示しました：レストランAはレビューが10件で全て5つ星、レストランBはレビューが200件で平均評価4です私は誘惑されました...

ベイズ最適化とハイパーバンド（BOHB）によるハイパーパラメータ調整の例

この記事では、ベイズ最適化とハイパーバンド（BOHB）を用いた機械学習のハイパーパラメータ調整の概念とその例について探求します

「社会教育指数は学校卒業者の結果にどのような影響を与えるのか？ – Rとbrmsを用いたベイズ分析」

前回の記事が非常に好評を得たため、学校の部門と大学進学後の結果の間に比例的な違いがあるかを理解しようとするこの記事の続きをご紹介します

Rとbrmsを用いた学校卒業者の結果のベイズ比較

学校を卒業した後に私たちがしたいことについては、たくさん話されます私たちは幼い頃から、大人になったら何をしたいかと聞かれ、その後13年間を予備教育で過ごします公立の…

「現代の好み引き出しにおける回帰とベイズ手法」

「線形回帰は予測モデリングの主力と考えられることが多いですが、その応用は単純な予測タスクを超えていますこの記事では、対話を豊かにすることを目指しています...」

「ベイズフローネットワークの公開：生成モデリングの新たなフロンティア」

生成モデリングは、モデルが入力データのパターンを発見することを学ぶ教師なし機械学習の一環です。この知識を活用して、モデルはオリジナルのトレーニングデータセットに関連する新しいデータを自己生成することができます。生成AIの分野では、自己回帰モデル、深層VAE、拡散モデルなど、使用されるネットワークにおいて数多くの進歩がありました。しかし、これらのモデルは連続的または離散的なデータの場合には欠点を持つ傾向があります。研究者たちは、ベイジアンフローネットワーク（BFN）と呼ばれる新しいタイプの生成モデルを提案しました。BFNは、アリスとボブを使って考えることができます。ボブは基本的な初期分布から始めます。彼はそのパラメータをニューラルネットワークに使用して新しい「出力分布」のパラメータを取得します。アリスは計画的な方法でデータにノイズを加え、それを「送信者分布」とします。ボブは出力分布と同じノイズを組み合わせて「受信者分布」を作成します。彼は出力分布に基づいてデータのすべての可能な値に対して仮想的な送信者分布を結合し、それらの確率に従って考慮します。アリスは送信者分布からサンプルをボブに送ります。ボブはこのサンプルに基づいてベイジアンの規則に従って初期分布を更新します。初期分布が各データ変数を個別にモデル化している場合、更新は容易に行われます。ボブは複数のステップでこのプロセスを繰り返します。最終的に、彼の予測は十分に正確になり、アリスはノイズのないデータを送信することができます。次に説明されたプロセスは、nステップの損失関数を作成し、無限のステップ数を考慮することで連続時間に拡張することもできます。連続時間では、ベイジアンの更新はデータからネットワークへの情報のベイジアンフローとなります。連続時間の損失を使用してトレーニングされたBFNは、推論とサンプリングの際に任意の数の離散ステップで実行でき、ステップ数が増えるにつれて性能が向上します。連続データの場合、BFNは最も関連性が高く、変分拡散モデルと非常に似た連続時間の損失関数を持っています。この場合の主な違いは、BFNではネットワークの入力が変分拡散や他の連続拡散モデルよりもはるかにノイズが少ないことです。これは一般的に、BFNの生成プロセスが固定された事前分布のパラメータから始まる一方、拡散モデルの生成プロセスは純粋なノイズから始まるためです。研究者たちは、BFNのフレームワークを連続的な、離散的な、離散化されたデータに適用することを提案しました。実験結果は、CIFAR-10（32×32の8ビットカラー画像）、動的に2値化されたMNIST（28×28の2値化された手書き数字の画像）、およびtext8（長さ256の文字列シーケンス、サイズ27のアルファベット）を対象に行われ、BFNがすべてのベンチマークで優れた性能を発揮しました。この研究は、生成モデリングにおけるBFNへの新たな視点を提供し、この分野でのさらなる可能性を開拓しました。

「ヘイスタックの中の針を見つける – Jaccard類似度のための検索インデックス」翻訳結果は以下の通りです：「ヘイスタックの中の針を見つける – Jaccard類似度のための検索インデックス」

ベクトルデータベースは、大規模言語モデル（LLM）の外部メモリとして話題になっています今日のベクトルデータベースは、近似最近傍探索と呼ばれる10年以上前の研究に基づいて構築された新しいシステムです

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