<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>ベイズから深層ネットワークへ :: 確率と確率的計算のチュートリアル（機械翻訳）</title><link>https://josephausterweil.github.io/probintro/ja/deep/index.html</link><description>キオスクと見習い。新年を迎え、二つの新参者がキャンパスの生活を変えます： カフェテリアAの写真認識弁当キオスクと、Chibanyに付き従うロボットマスコッ ト見習いです。どちらも説得はできませんが、明らかに学習します。このPartは ブラックボックスを開けます：ネットワークはどう見るのか、その訓練がなぜ尤度の 変装なのか、アテンションは実際に何に注意を向けるのか、そして文脈内学習を行う 大規模言語モデルが、Chibanyがすでに知っている階層ベイズ になぜ怪しいほど似ているのか。
準備中のPart これらの章はHuman and Machine Learningコースの第11〜12週に対応し、現在執筆中 です。以下のスタブは各章の前提を描いています。
章一覧 本プロジェクトは日本確率計算コンソーシアム協会（JPCCA）の助成を受けています。</description><generator>Hugo</generator><language>ja</language><lastBuildDate/><atom:link href="https://josephausterweil.github.io/probintro/ja/deep/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/></channel></rss>