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●本体フレーム=22mm×25mmアルミ押し出し材/アルマイト仕上(シルバー)レール内寸5.5mm
●上部コーナー=樹脂
●面板=アルミ複合板(白)3mm厚
●底板=アルミ複合板(黒)3mm厚
●用紙=塩ビシート(屋外対応)
●面板有効サイズ=W281mm×H825mm
●対応メディアサイズ=A3縦縦/A1縦半分(W297mm×H841mm)
●重量=3.6kg
※受注生産品となります。納期をご確認下さい。

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深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

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  • はじめに
  • 学習
  • 汎化性能を最も良くする仮説
    • 学習で得られる仮説とベイズ規則、その誤差の比較
  • バイアスとバリアンス
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  • 異常検知と変化検知 / 井手 剛・杉山 将 難易度 3
  • 入門機械学習による異常検知 / 井手 剛 難易度 2
  • pythonによる異常検知 / 曽我部 東馬 難易度 1
  • まとめ
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  • はじめに
  • データ分析:実用系
    • Kaggleで勝つデータ分析の技術
    • ウェブ最適化ではじめる機械学習
  • データ分析:因果推論
    • 入門 統計的因果推論
    • 計量経済学
  • 大人の教養
    • 世界標準の経営理論
    • 科学的に正しい筋トレ 最強の教科書
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  • はじめに
  • 必要なパーツ
    • 予測
    • 観測更新
  • 逐次ベイズフィルタの流れ
    • 前提
    • 流れ
    • 予測の密度関数をどう使うのか
  • 各パーツの式展開
    • 予測の密度関数
    • 更新の密度関数
  • まとめ
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  • はじめに
  • モチベーション
  • 期待値の勾配の計算方法
    • モンテカルロ近似と再パラメータ化
    • 再パラメータ化できない場合
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  • はじめに
  • ベイズニューラルネットワーク
    • 確率モデルとしてのベイズニューラルネットワーク
    • ベイズニューラルネット
    • 事後分布の推論
  • 応用上の参考
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  • はじめに
  • 決定論的なニューラルネットワーク
    • ニューラルネットワーク
    • 学習
    • ニューラルネットワークの最尤推定
    • 正則化
    • MAP推定と正則化の関連
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  • はじめに
  • モジュールインポート
  • Jax
    • 勾配関数と線形探索関数を準備
    • 最適化実行
  • PyTorch
    • 線形探索関数準備
    • 最適化実行
    • 結果
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  • はじめに
  • クラメル・ラオの不等式
    • 不偏推定量のバリアンスは一定以上に下がらない
    • 対数尤度関数とその微分
    • フィッシャー情報量
  • クラメル・ラオの不等式を導く過程
    • コーシー・シュワルツの不等式での評価
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第2項は $0$
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第1項は $1$
    • 今回のクラメル・ラオの不等式の前提
    • $\theta$ が多変数の場合
  • 参考文献
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日本シグマックス 振動刺激機器 モビジット 592015(ホワイト)
  • はじめに
  • 不偏性
    • 推定量
    • 不偏推定量
    • 不偏性を有さない推定
    • 正規分布の分散の推定
  • 不偏推定量は必ずしも良い推定量ではない
    • バリアンス
    • バイアスとバリアンス
    • 両者を考慮した平均二乗誤差
    • 正規分布の不偏分散と標本分散の比較
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