あるが、これが少しややこしい。無作為に生成されるのではなく、何らかの分布に基づいて生成されると考える。生成する確率(尤度)がどのくらいあるか、という値である。下記のようなデータが観測されたとする。(色でクラスを識別)生成モデルでは各クラスは何らかの分布から生成された(潜在的に分布が存在する)と仮定する。求めると何が嬉しいのだろうか。分かると、クラスを分類できるだけでなく、あるクラスに属する擬似的なデータを作ることができるようになる。そのような理由もあって、教師なし学習で使われることがある。(最近の例だと、生成モデルを使って画像生成などを行う研究が盛んだったりする。前回、ポアソン混合モデルを勉強した。前回は生成モデルの構築について確認した。Lear...2018-01-10Snorkelの識別モデルについて(理論編)前回で生成モデルを用いてを推定するところをまとめた。Samplingの復習Pytorch:CNNで文字表現の抽出pytorch-transformersを触ってみる5pytorch-transformersを触ってみる4pytorch-transformersを触ってみる3月別アーカイブはてなブログをはじめよう!kento1109さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。