<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>aidiary</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/aidiary/</author_url>
  <blog_title>人工知能に関する断創録</blog_title>
  <blog_url>https://aidiary.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Deep Learning</anon>
  </categories>
  <description>制限ボルツマンマシン (RBM) の導出 (1) （2016/3/20）のつづき。前回は可視層を固定したときの隠れ層の分布と隠れ層を固定したときの可視層の分布を導出した。今回は、RBMの対数尤度関数の導出とそのパラメータでの偏微分の式を導出していきたい。 深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)作者: 麻生英樹,安田宗樹,前田新一,岡野原大輔,岡谷貴之,久保陽太郎,ボレガラダヌシカ,人工知能学会,神嶌敏弘出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2015/11/05メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る 対数尤度関数 可視変数の分布 尤度関数を定義するにあた…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Faidiary.hatenablog.com%2Fentry%2F20160320%2F1458449683&quot; title=&quot;制限ボルツマンマシン (RBM) の導出 (2) - 人工知能に関する断創録&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>http://ecx.images-amazon.com/images/I/51L+au4zUcL.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2016-03-20 13:54:43</published>
  <title>制限ボルツマンマシン (RBM) の導出 (2)</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://aidiary.hatenablog.com/entry/20160320/1458449683</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
