<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>sammy-suyama</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/sammy-suyama/</author_url>
  <blog_title>作って遊ぶ機械学習。</blog_title>
  <blog_url>https://machine-learning.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>今回は８月に出版した講談社機械学習プロフェッショナルシリーズの「ベイズ深層学習」の概要を書いてみます． www.kspub.co.jp 講談社のページ等では目次は載っていますが，それより詳細な情報はネットにはないので，もう少しだけ踏み込んだ内容をここで紹介することにします． 内容紹介 第1章 はじめに ベイズ統計と深層学習（ディープラーニング）は仲が悪いように世間的には見られがちですが，実は両者は非常に親和性が高いことを解説しています． 両分野のそれぞれの利点としては，ベイズ統計ではモデルの高い解釈性や設計の明確さ，深層学習ではGPUなどを用いた大規模データの効率的な計算方法等を挙げることがで…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmachine-learning.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F09%2F09%2F222250&quot; title=&quot;MLPシリーズ「ベイズ深層学習」概要まとめ - 作って遊ぶ機械学習。&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></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2019-09-09 22:22:50</published>
  <title>MLPシリーズ「ベイズ深層学習」概要まとめ</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://machine-learning.hatenablog.com/entry/2019/09/09/222250</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
