Popular Videos(2/28 23:23)

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  【LIVE】データサイエンスのリアルと未来2025【AGI はもう来る。わたしたちはどう生きようか？】 #VRアカデミア

  OpenAI Deep Research が話題ですね。まぁとはいえ、大したことはなく、やることは変わりません。正しく目標を見定め、ちゃんと努力し、ちゃんと学び、一生懸命生きていくのみです。では、その、「正しく」とは？そんな話も含め、私のなりの現状整理や未来読みを話していきますYO！(^o^)今日のスライドはこちら[short]データサイエンスのリアルと未来 2025 - Goog

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  忙しい人のための忙しい人のためのTransformer - #1 #vrアカデミア

  Transformer ってほんとすごいよね。AIcia Solid Project では、統計や機械学習、深層学習に強化学習の動画を投稿しているよ！（あと、数学の動画もたまに）他の動画も見てねー！

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  【生成モデル】KL divergence - 確率分布間の距離 ← これだけ分かれば OK【Kullback-Leibler divergence】GM vol. 3 #213 #VRアカデミア

  生成モデルと言えば Kullback-Leibler divergence が難しい！その理由は、3つの本質的に異なる興味がごっちゃになって語られていること。生成モデルに使うなら、距離の2乗とだけわかっていれば OK！残りの2つ、数学的面白さ（難しさ）と情報理論・物理学的意味は、好きな人だけやりましょう。証明はこっちでやったよ！ →    • KL divergence の非負性の証明 

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  GPTの意味 - #2 #vrアカデミア

  GPT は Generative Pre-trained Transformer の略。どういう意味か説明できますか？詳しく気になった方はこちらもチェック！Transformer →    • 【深層学習】Transformer - Multi-Head Attentionを理...  GPT-3 →    • 【深層学習】GPT-3 ①-1 モデルと Sparse Transforme

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  【生成モデル】生成と識別 - 本質担当の潜在変数を活用せよ【生成モデルのパラダイム】GM vol. 2 #212 #VRアカデミア #GenAI #generativemodels

  生成モデルの学習の際は、いきなり画像等を生成するのではなく、その本質的意味を掴む潜在変数を経由します。また、潜在変数から画像を生成する、のみならず！　画像から潜在変数を推定する識別も大事だったりします。単に生成するのみではない、生成モデルの思考の枠組みを押さえておきましょう！【プレイリスト】   • 生成モデルに潜入  【参考文献】TBA【目次】00:00 オープニング0

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  【川﨑盛通】Symplectic 幾何学へようこそ！ - 面倒見が良い先輩研究者の共同研究の生み出し方【数学者に会いに行こう！】#216 #VRアカデミア #symplectic_geometry

  第3弾は北海道大学の川﨑盛通先生！　川﨑さんはマスターの1年先輩で研究の師匠！シンプレクティック幾何学を専門に、その変換群や non-displaceability の研究をしています。最後の学生時代のマスターの裏話は必見かも！？3:35 頃に紹介した論文はこちら！[2503.09455] Non-extendablity of Shelukhins quasimorphism and

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  【生成モデル】変分自由エネルギー / ELBO - 不可能を可能にする神 Loss【変分下限とも言うよ】GM vol. 4 #217 #VRアカデミア

  生成モデルと言えば変分自由エネルギーが難しい！変分下限 ELBO とも言うやつ！こいつの魅力は、不可能なはずの学習を可能にする神 Loss であること。今回で神であることを理解！次回に、やたら難しい数式について解きほぐします✌️【プレイリスト】   • 生成モデルに潜入  【参考文献】TBA【目次】00:00 オープニング01:16 はじめに03:05 記号の確認

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  【強化学習】決定論的方策勾配定理 - 連続な場合も勾配が計算できるよ！【深層強化学習】RL vol. 29-1 #211 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

  方策勾配定理の、連続強化学習盤です！ロボット制御などで用いられる連続強化学習に、決定論的方策を用いた場合の、方策勾配定理です。何言ってるかわからないかもだけど、見ればわかるようになるよ！方策勾配定理の復習はこちらから！【強化学習】Policy Gradient - なぜ？　のギモンに答える概要編！【方策勾配法①】   • 【強化学習】Policy Gradient - なぜ？　のギモン

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  【LIVE】誤植を直すよ！【『分析モデル』本と『微積分＋線形代数』本】 #VRアカデミア

  私の今までの本の誤植を集めて訂正します🔥まとめばしょ → 対象の本だよ！本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 妥協しないデータ分析のための 微積分+線形代数入門 ========他のシリーズ本も皆さんよろしくお願いします！江崎 貴裕さんデータ分析のための数理モデル入門 分析者のためのデータ解釈学入門 指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 阿部 真人さんデ

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  【LIVE】pamiq-core を紹介するよ！【自律機械知能開発のための非同期機械学習フレームワーク】 #VRアカデミア

  先日リリースされた OSS『pamiq-core』を紹介します！これは、自律機械知能開発のために作られた、非同期な機械学習フレームワークです。動的にデータを集めながら強化学習するシーンにうってつけ！詳細は配信でお届け！ゲスト：Geson さんX: Speaker Deck: pamiq-corehttp://github.com/MLShukai/pamiq-core