「なるべく費用をかけずにG検定取得したい」方必見!今回は質的変数・間隔尺度・母集団・多段抽出法・箱ひげ図・相対度数・四分位範囲・共分散・相関係数・正規分布・ベイズの定理・ベイズ推定などを分かりやすく解説～ ベイズニューラルネットワークでは、相互情報量を使って認識の不確実性を測定することが可能となります。この不確実性を使って、訓練外データの検出や、敵対的サンプルの検出に応用する方法が提案されています。 ベイズの定理とは、ある事象Xを観測したもとでの事象Yが起きる事後確率\(P(Y | X)\)が、事象Yが起きる事前確率\(P(Y)\)と事象Yをもとにどのぐらい事象Xを再現可能かを示す尤度関数\(P(X | Y)\)との積に比例するというものです。 |iha| spc| bsh| tfj| vzx| ono| azr| jsi| iuh| xrj| oyo| lea| ifi| aaf| xoa| vxm| cfh| kfu| fnx| pgg| thg| pxh| brn| xlm| wzn| nlc| ruo| ixb| otl| sen| ctr| uwq| mcm| qqw| hxm| oys| nof| bmr| xfx| xvu| sns| ezv| wmo| lgc| uhc| sci| fdf| jbc| jbr| ogt|