У нас вы можете посмотреть бесплатно 【 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
機械学習でよく使われるカルバック・ライブラー・ダイバージェンス(KLD)を、直感から丁寧に解説します。 KLDは 「真の分布」と「予測の分布」がどれだけズレているかを測る指標です。 距離ではなく、「余分に必要になる情報量」という視点で理解します。 動画では • 期待値 • 情報量・エントロピー • 交差エントロピーからKLDの導出 を、図と具体例で順を追って説明します。 損失関数として なぜKLDが使われるのかが、自然に見えてくる内容です。 確率・統計・機械学習をつなげて理解したい方におすすめです。