8000 GitHub - Edward-jp/Tutorials: Edwardチュートリアルの日本語訳 · GitHub

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Edwardチュートリアルの日本語訳

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
BatchTraining.ipynb		BatchTraining.ipynb
BayesianLinearRegression.ipynb		BayesianLinearRegression.ipynb
BayesianLinearRegression_MCMC.ipynb		BayesianLinearRegression_MCMC.ipynb
BayesianLogisticRegression.ipynb		BayesianLogisticRegression.ipynb
Criticism.ipynb		Criticism.ipynb
GAN.ipynb		GAN.ipynb
GaussianProcess.ipynb		GaussianProcess.ipynb
Inference.ipynb		Inference.ipynb
Latentspacemodels.ipynb		Latentspacemodels.ipynb
LinearMixedEffect.ipynb		LinearMixedEffect.ipynb
MDN.ipynb		MDN.ipynb
ProbablisticModels.ipynb		ProbablisticModels.ipynb
README.md		README.md
TensorBoard.ipynb		TensorBoard.ipynb
UnsupervisedLearning.ipynb		UnsupervisedLearning.ipynb
VAE.ipynb		VAE.ipynb
automated_transformations.ipynb		automated_transformations.ipynb

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背景
ベイズ線形回帰教師あり学習の基本的なモデル
ベイズロジスティック回帰
ベイズ線形回帰(MCMC)
Batch training どうやってデータのミニバッチで学習を行うか。
自動変数変換連続な制約のある台上での計算を簡単に行うために変数変換を行う
TensorBoard 学習の可視化、計算グラフを見る、対話的に学習をおこなう。
線形混合モデル固定、ランダム効果の入った線形モデル
Gaussian processでの分類関数の空間上での教師あり分類　
混合モデルデータ点のクラスタリングによる教師なし学習
Latent space models (線虫の)神経データの接続のパターンを解析する。
混合密度モデル逆問題を解くためのニューラル密度推定
敵対的生成ネットワーク(GAN) MNISTの深層生成モデルを作る。
確率的デコーダー情報理論における隠れた符号のモデル
推論ネットワーク学習、テストに関わる計算をどのようにしてならすか
ベイジアンニューラルネットニューラルネットを用いたベイズ解析
確率的PCA 隠れ変数を使った次元削減

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