SlideShare a Scribd company logo
1 of 214
Download to read offline
+)*. )1 +* 6L[ YLVNXL
6L[ YLVNXL
(
(
v *UU
v }
v }
v
X)*
{ | x
8RLX[OY *
8RLX[OY +
7V ULT_ 9O[OM[ V LVN 8RLV O 9O[OM[ V
8RLX[OY *
X))
X)*
X)*
}
X)*
= 54 +1m 7@9 54 0. C :@
}
X)*
= 54 +1m 7@9 54 0. C :@
}
X)*
= 54 +1m 7@9 54 0. C :@
}
X)*
= 54 +1m 7@9 54 0. C :@
}
X)+
X)+
= 54 +1m 7@9 54 0. C :@
x +1m 0.
X)+
= 54 +1m 7@9 54 0. C :@
x +1m 0.
X ^
X)+
X)+
X)+
n
X)+
X),
X),
X),
x
}
X),
X),
X)-
X)-
r
Y
9 4 ^*% _* % ^+% _+ %
X)-
r
Y
9 4 ^*% _* % ^+% _+ %
Y
X)-
r
Y
9 4 ^*% _* % ^+% _+ %
Y
s
9 4 ^*% ^+%
X)-
r
Y
9 4 ^*% _* % ^+% _+ %
Y
s
9 4 ^*% ^+%
X)-
X)-
r
X)-
l 3 _4)
3 _4*
r
X)-
l 3 _4)
3 _4*
r
X ^a_4)%9
X ^a_4*%9
X)-
s
l 3 _4)
3 _4*
r
X ^a_4)%9
X ^a_4*%9
X)-
s
} ^
l 3 _4)
3 _4*
r
X ^a_4)%9
X ^a_4*%9
X)-
s
} ^
l 3 _4)
3 _4*
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
r
X ^a_4)%9
X ^a_4*%9
X)-
s
} ^
l 3 _4)
3 _4*
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
r
X ^a_4)%9
X ^a_4*%9
X)-
X)/
X ^a9
X)/
X ^a9
r Y
X)/
X ^a9
s { |
r Y
X)/
X ^a9
} ^
s { |
r Y
X)/
X ^a9
} ^
X ^ a9&TVL ^ 4
s { |
r Y
X)/
X ^a9
} ^
X ^ a9&TVL ^ 4
s { |
r Y
X)/
X)0
r
s
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
X ^ a9&TVL ^ 4
X)0
r
s
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
X ^ a9&TVL ^ 4
X)0
}
X)0
X)1
X)1
r
8Y ELT NL[ V
>OL]O& VO& [ 8Y ELT NL[ V
X)1
r
8Y ELT NL[ V
>OL]O& VO& [ 8Y ELT NL[ V
s 55
n n
n n
X)1
r
8Y ELT NL[ V
>OL]O& VO& [ 8Y ELT NL[ V
s 55
n n
n n
Y
}
X)1
X)2
4
X)2
4
n
X)2
4
n
n
X)2
4
n
n
X)2
4
n
n
X)2
4
n
n
4
-
/
4 // 0
X)2
4
n
n
4
-
/
4 // 0 l 4 * &
X)2
X)2
4
X)2
4
n
X)2
4
n
n
X)2
4
n
n
X)2
4
n
n
X)2
4
4
,
/
4 .) )
n
n
X)2
X*)
)
*
X*)
Y)
閾
)
*
X*)
Y*
閾 Y)
閾
)
*
X*)
Y*
閾 Y)
閾
)
*
X*)
Y*
閾 Y)
閾
p
+Y)Y*
Y) Y*
)
*
X*)
Y*
閾 Y)
閾
p
+Y)Y*
Y) Y*
)
*
X*)
A8
X**
A8
4 * &)
*
X**
A8
閾
4 *
4 )
4 )
4 *
閾
閾
F% 4 *&Y) i % Y* i
4 * &)
*
X**
A8
7D8
閾
4 *
4 )
4 )
4 *
閾
閾
F% 4 *&Y) i % Y* i
4 * &)
*
X**
A8
7D8 4
4 ) .
7D8
閾
4 *
4 )
4 )
4 *
閾
閾
F% 4 *&Y) i % Y* i
4 * &)
*
X**
A8
x A8
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TV4 L ^ 4
* * A8
X*+
X*+
4 *&
X*+
4 *&
3 HI
X*+
4 *&
3 HI
X*+
4 *&
3 HI
X*+
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
4 *&
3 HI
L ^ i4) 0
X*+
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
4 *&
3 HI
L ^ i4) 0
X*+
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
4 *&
3 HI
L ^ i4) 0
X*+
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
X*+
X*+
3 HI
X*+
3 HI
X*+
3 HI
L ^ i4) 0
X*+
3 HI
L ^ i4) 0
X*+
3 HI
L ^ i4) 0
X*+
X*+
X*+
4 *&
X*+
X*+
X*,
x
}
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TV4 L ^ 4
* +
X*,
x
}
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TV4 L ^ 4
* +
4
n
X*,
r { |
s r x
t
u { |
X*,
r{ |
X*,
r{ |
X*,
r{ |
L
L
X*,
s r x
X*,
s r x
L
X*,
s r x
L
L ^
{ | { | }
X*,
t
[OX*
L ^ y
X*-
t
[OX*
L ^ y
e
X*-
t
[OX*
L ^ y
e
ie
3 HI
X*-
t
[OX*
L ^ y
e
ie
3 HI
X*-
t
[OX+
ie x L ^ &5
X*-
t
[OX+
ie x L ^ &5
3 HI
l *&e x
X*-
t
[OX+
ie x L ^ &5
3 HI
l *&e x
L
X*-
t
[OX,
X*-
t
[OX,
dHLafI 4 { |
X*-
t
[OX,
dHLafI 4 { |
X*-
t
[OX,
dHLafI 4 { |
x
X*-
t
[OX-
X*-
t
[OX-
X*-
t
[OX-
X*-
u { |
X*-
u { |
X*-
TV L ^
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
u { |
X ^a_4*%9 x
X*-
TV L ^
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
r
}
r
}
s
x
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
r
}
s
x
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
t
x A8
r
}
s
x
X ^ a_4)%9
X ^ a_4*%9
TVL ^ 4
t
x A8
u
C+
8RLX[OY +
X*.
X*.
X*.
9 4 ^*% ^+% % ^@
@
@ ^ag% o
Y
X*.
X*.
r
X*.
s
r
X*.
t
s
r
X*.
u
x x ^
t
s
r
X*.
r
+ *
X*.
r
X*.
r
X*.
r
X*.
r
X*.
r
X*/
r
9 4 ^*% ^+% % ^@
X*/
r
9 4 ^*% ^+% % ^@
94 ^*% ^+% % ^@ ^
^ x ^ }
{ g%o 9 |
X*/
r
9 4 ^*% ^+% % ^@
94 ^*% ^+% % ^@ ^
^ x ^ }
{ g%o 9 |
n 9 n g%o
X*/
r
X*/
r
> x
l
X*/
r
> x
l
x 9
X*/
r
> x
l
x 9
X*/
s
+ + C+
X*0
s
X*0
s
X*0
s
X ^ a9&TVL ^ 4
X*0
s
X ^ a9&TVL ^ 4
^ g 4
X*0
t
+ + C+
X*1
t
X*1
t
C+
n L ^
X*1
t
C+
n L ^
L ^
X*1
t
C+
n L ^
L ^ L ^
X*1
t
C+
n L ^
L ^ L ^
}
L ^
X*1
t
C+
n L ^
L ^ L ^
}
L ^
X*1
t
C+
n L ^
L ^ L ^
}
.
.
L ^
X*1
t
C+
n L ^
L ^ L ^
}
.
.
L ^
X*1
C+
+ * C+
X*2
C+
@ g%o @ ^*% ^+% % ^@ x
g x o y@ g%o ^
x y
+ * C+
r ^ &g x )x @ * o(@
s o x^ &g }
t C+
4 @& L ^ ( @ * C+
x
%@& yL ^
u @55 xL ^ x x *
X*2
C+
@55 x
L ^ x *
X*2
C+
@55 x
L ^ x *
X*2
C+
@55 x
L ^ x *
X*2
C+
@55 x
L ^ x *
L ^ c+
^a %*
X*2
u
+ + C+
X+*
X+*
r
X+*
s
r
X+*
t
s
r
X+*
u
x x ^
t
s
r
X+*
u
x x ^
t
s
r N VO
X+*
u
x x ^
t
s
r N VO
N VO
X+*
u
x x ^
t
s
r N VO
N VO
N VO
X+*
u
r
s
t ^ L ^
u
X+*
u
r e x
*& e
X+*
u
r e x
L ^
c+
^a % *
*& e
X+*
u
r e x
L ^
c+
^a % *
*& e
X+*
u
r e x
L ^
c+
^a % *
*& e
L[R
X+*
u
r e x
L ^
c+
^a % *
*& e
L[R
X+*
u
r e x
L ^
c+
^a % *
*& e
L[R
X+*
u
r e x
L ^
c+
^a % *
*& e
L[R
X+*
u
s n
X+*
u
s n
X+*
u
s n
X+*
u
t ^ L ^
X+*
u
t ^ L ^
L ^
^ g 4
X+*
u
u
X+*
u
u
L ^
X+*
u
u
L ^L[R
X+*
u
u
L ^L[R
X+*
X+*
X+*
X++
X++
@ )%h+
^* ^ x M5)
x
+ +
x x Mh+
c+
a %Mh+
4 M ^*
+
^+
+
^ +
+ -
X++
r x
s x
t x
u
}

More Related Content

What's hot

変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
Takao Yamanaka
 
統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333
Issei Kurahashi
 
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由
takehikoihayashi
 

What's hot (20)

最適輸送入門
最適輸送入門最適輸送入門
最適輸送入門
 
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理
 
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
 
バンディットアルゴリズム入門と実践
バンディットアルゴリズム入門と実践バンディットアルゴリズム入門と実践
バンディットアルゴリズム入門と実践
 
統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333
 
強化学習その1
強化学習その1強化学習その1
強化学習その1
 
みどりぼん3章前半
みどりぼん3章前半みどりぼん3章前半
みどりぼん3章前半
 
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
 
グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門
 
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
 
最適輸送の解き方
最適輸送の解き方最適輸送の解き方
最適輸送の解き方
 
Sliced Wasserstein距離と生成モデル
Sliced Wasserstein距離と生成モデルSliced Wasserstein距離と生成モデル
Sliced Wasserstein距離と生成モデル
 
Optimizer入門&最新動向
Optimizer入門&最新動向Optimizer入門&最新動向
Optimizer入門&最新動向
 
サポートベクターマシン(SVM)の数学をみんなに説明したいだけの会
サポートベクターマシン(SVM)の数学をみんなに説明したいだけの会サポートベクターマシン(SVM)の数学をみんなに説明したいだけの会
サポートベクターマシン(SVM)の数学をみんなに説明したいだけの会
 
SSII2019OS: 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか? ~分散学習の勧め~
SSII2019OS: 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか? ~分散学習の勧め~SSII2019OS: 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか? ~分散学習の勧め~
SSII2019OS: 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか? ~分散学習の勧め~
 
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
 
深層生成モデルと世界モデル(2020/11/20版)
深層生成モデルと世界モデル(2020/11/20版)深層生成モデルと世界モデル(2020/11/20版)
深層生成モデルと世界モデル(2020/11/20版)
 
「世界モデル」と関連研究について
「世界モデル」と関連研究について「世界モデル」と関連研究について
「世界モデル」と関連研究について
 
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡(東大)
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡(東大)【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡(東大)
【基調講演】『深層学習の原理の理解に向けた理論の試み』 今泉 允聡(東大)
 
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由
 

Viewers also liked

FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
Shohei Hido
 

Viewers also liked (6)

機械学習プロフェッショナルシリーズ 深層学習 chapter3 確率的勾配降下法
機械学習プロフェッショナルシリーズ 深層学習 chapter3 確率的勾配降下法機械学習プロフェッショナルシリーズ 深層学習 chapter3 確率的勾配降下法
機械学習プロフェッショナルシリーズ 深層学習 chapter3 確率的勾配降下法
 
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料
 
第5章混合分布モデルによる逐次更新型異常検知
第5章混合分布モデルによる逐次更新型異常検知第5章混合分布モデルによる逐次更新型異常検知
第5章混合分布モデルによる逐次更新型異常検知
 
時系列データ分析とPython
時系列データ分析とPython時系列データ分析とPython
時系列データ分析とPython
 
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】グラフィカルモデル1章
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】グラフィカルモデル1章【機械学習プロフェッショナルシリーズ】グラフィカルモデル1章
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】グラフィカルモデル1章
 
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
 

More from at grandpa (6)

Rubykaigiの歩き方
Rubykaigiの歩き方Rubykaigiの歩き方
Rubykaigiの歩き方
 
Crystal 勉強会 #5 in 渋谷 発表資料
Crystal 勉強会 #5 in 渋谷 発表資料Crystal 勉強会 #5 in 渋谷 発表資料
Crystal 勉強会 #5 in 渋谷 発表資料
 
Crystalを触り始めてから起こったこと
Crystalを触り始めてから起こったことCrystalを触り始めてから起こったこと
Crystalを触り始めてから起こったこと
 
東京 Crystal 勉強会 #4 in 渋谷 - イントロダクション
東京 Crystal 勉強会 #4 in 渋谷 - イントロダクション東京 Crystal 勉強会 #4 in 渋谷 - イントロダクション
東京 Crystal 勉強会 #4 in 渋谷 - イントロダクション
 
基礎からのベイズ統計学 2章 勉強会資料
基礎からのベイズ統計学 2章 勉強会資料基礎からのベイズ統計学 2章 勉強会資料
基礎からのベイズ統計学 2章 勉強会資料
 
はじめてのdocker
はじめてのdockerはじめてのdocker
はじめてのdocker
 

Recently uploaded

Recently uploaded (12)

NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
 
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
 
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsUtilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
 
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
 

機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #5 異常検知と変化検知 Chapter 1 & 2 資料