29このサイトについて本サイトは舞台に立てるロボットを目指して、私が取り組んでいるプロセスを、主として記憶のために書き連ねているものです。先の記事で導出した3次元の多変量ベルヌーイ分布の同時確率の形を再掲すると、次のようなものである(記号の説明は、前の記事を参照のこと)。これを一般ベイズ分類器(Naiveではない)の事前確率として利用し、MNISTデータの読み取りをテストすることが次の課題だ。事前学習で標本値を作ることができるが、各係数の前についている符号はどのように決定するのかが気になった。そのまま寝てしまったが、今朝、考えたので、それをメモしておく。ことである)基本は、正の相関のあるピクセル同士が同じ値を持つ確率は高まる、負の相関の場合は低くなるということである。係数にかかる符号は、次のようにして決まる。それぞれの式の第1の項目は、三つのピクセルの状態と、それらが独立の場合の同時確率を示している。いうことは、すべのピクセルの値が負である状態と言うことである。この符号が正である理由は、相関の問題になっている第1ピクセルと第2ピクセルが、ともに0で、同じ方向に動いている、連動しているから、正なのである。その第1式は、全てが連動しているので、すべて正なのである。