これは何？ ICML2020に投稿された Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels という論文が非常に面白かったので、その論文まとめを公開する。 論文 [1911.00068] Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels 超概要…

概要 時系列の1時刻後の分布を推定した パラメーターが時間に依存する正規分布を仮定した ニューラルネットが正規分布のパラメーターを学習できるように適切な損失関数を導入した 概要 問題意識 データと今回の目的 データ 目的 仮定 モデル 損失関数 結果 …

概要 条件付き分布の分位点を推定するNeural Networkを紹介する そのアイデアは既存のNeuralNetに対して損失関数を変えるというシンプルなもの 人工データを用いてちゃんと推定できていそうか確認した 目次 概要 目次 分布推定の重要性 点推定の問題 点推定…

はじめに 前回の記事で時系列入力に対するオートエンコーダーを組んだ。 aotamasaki.hatenablog.com 今回は潜在変数を正規分布に押し込むというVariational AutoEncoderを組んでみた。CNNとVAEを組み合わせる記事は割と見つかるのに、RNNとなったとたん見つ…

はじめに 時系列でオートエンコーダーを組む練習。ネットで漁っても見当たらなくて(kerasの日本語記事)、kerasのblogでも放置されていた。 Building Autoencoders in Keras ""We won't be demonstrating that one on any specific dataset. "" →自分でやるし…

読んだので自分の整理のためにまとめます。 [1703.05921] Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery 導入 扱う問題 問題意識 メインアイデア 理論 大筋 定式化・アルゴリズム GAN 新しい画像を潜在空…