【勉強会資料 2020 第8回】 視覚とSparse coding
2020.08.21に行われた第8回勉強会のオンライン勉強会の資料を公開します。視覚生理学の基礎と第一次視覚野(V1)のモデルであるSparse codingモデル (Olshausen & Field, 1996) の説明を行いました。Sparse codingモデルをPythonで....
同じ基本統計量・異なる散布図のデータセットを焼きなまし法で生成する
Anscombeの例 平均や標準偏差、相関係数といった基本統計量は重要ですが、散布図の外観が全く異なっていてもこれらの基本統計量が(ほぼ)同一となることは起こりえます。このような例としてAnscombeの例 (Anscombe's quartet) が有名です。Seabornを用いると、....
【勉強会資料 2020 第1回】Python会とは? / Pythonの基礎
2020.05.19に開催したオンライン勉強会の資料を公開します。 今回のみ、会外部の一般の方々にも参加頂く形で行われました。 次回からは会内部のみとなりますが、資料は公開してゆく予定です。 スライド Pythonの環境構築 Pythonの公式サイトからPythonだけをinstallして....
Neural Tangentsによる無限幅深層ニューラルネットワークの構築とベイズ推論
要点 Neural TangentsはGoogle AIが開発したJAXのラッパーライブラリです。無限幅 (中間層のユニット数$\to \infty$)のニューラルネットワーク (以後, NN: neural networks)を高速かつ簡単に構築及び学習させることを目的としています。 Neural....
Estimation statisticsに基づいたデータの可視化ライブラリ -DABEST-
データを可視化する手法としては、棒グラフ(Barplot), 箱ひげ図(Boxplot), Jitter plot, Violin plot などがよく用いられます。しかし、これらの可視化手法は 有意差検定(null hypothesis significance testing; NHST) の結果を....
