ダートマス会議では「人工知能」（Artificial Intelligence）という言葉が初めて使われ、新しい分野を築いたとされる。現在では、人工知能の第一次ブームと呼ばれる時代に行われた後世に名を残す学者たちが集結し […]
エントロピーと交差エントロピーを理解したら、KLダイバージェンスはほぼ式の変形でしかない。ただし、それが意味することや特性を理解しておかないと論文などで出てきたときに躓く理由になる。 この記事では、以下を重点に解説する。 […]
この記事では以下の疑問に答えます。 交差エントロピーとは何なのか。 情報エントロピーとどんな関連があるのか。 なぜ分類問題で使われるのか。 ２項エントロピーについて 分類問題における機械学習で交差エントロピーを使った人は […]
それは混沌、不確実性、それとも驚きか？ 「エントロピー」と聞くと分かりにくそうだ。しかも、いろんな形容詞が伴ってくる：無秩序、不明瞭、想定外、予測不能。でも、そんなに難しくはない。一つずつクリアに説明していく。 ちなみに […]
この記事で扱う分布は全て有限の事象を扱う。 コインの裏表とかサイコロの目とかで例えることができる確率の分布になる。 値が連続ではないので離散分布とも呼ばれる。 その中でも、多項分布が最も包括的な分布。 多項分布がわかると […]
線形代数は深層学習における計算の基本となっている。また、確率・統計にも深い関わりがある。 といってもライブラリなどで機械学習を現場で使っている人にはそれほど必要ではないかもしれない。 この記事では固有値分解と特異値分解を […]
EfficientNetは2019年のICML（International Conference on Machine Learning）で登場した画像分類モデルです。Neural Architecture Search […]
紆余曲折を経て登場したYOLOv4。この記事では、YOLOv4の論文を追いながら以下の要点を解説します。 どのようにしてYOLOv4が生まれたのか YOLOv3までのオリジナルの開発者はYOLOv4を認めているのか YO […]
YOLOv1、YOLOv2を発表したJoseph Redmonが最後に手がけたバージョンがYOLOv3です。 論文の中では「小さな改善がいくつか行われた（just a bunch of small changes tha […]
Fast R-CNNやFaster R-CNNと比べてYOLOv1は物体位置の予測の精度が良くありませんでした。また、領域選定を専門に行うR-CNN系のモデルと比べて物体がある場所を見抜く能力（再現率）が低いことがわかり […]
