Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pen and Paper Exercises in Machine Learning

論文の概要: Pen and Paper Exercises in Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13446v1
Date: Mon, 27 Jun 2022 16:53:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 16:01:54.809943
Title: Pen and Paper Exercises in Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習におけるペンと紙のエクササイズ
Authors: Michael U. Gutmann
Abstract要約: これは、マシンラーニングにおける(主に)ペンとペーパーのエクササイズのコレクションです。エクササイズは、線形代数、最適化、指向型グラフィカルモデル、非指向型グラフィカルモデル、グラフィカルモデルの表現力、因子グラフ、メッセージパッシングなどである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.113313427848828
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This is a collection of (mostly) pen-and-paper exercises in machine learning. The exercises are on the following topics: linear algebra, optimisation, directed graphical models, undirected graphical models, expressive power of graphical models, factor graphs and message passing, inference for hidden Markov models, model-based learning (including ICA and unnormalised models), sampling and Monte-Carlo integration, and variational inference.
Abstract（参考訳）: これは、機械学習における(ほとんど)ペン・アンド・ペーパーのエクササイズの集合です。エクササイズは、線形代数、最適化、方向性のグラフィカルモデル、非方向性のグラフィカルモデル、グラフィカルモデルの表現力、因子グラフとメッセージパッシング、隠れマルコフモデルの推論、モデルベースの学習(ICAと非正規化モデルを含む)、サンプリングとモンテカルロの統合、変分推論である。

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