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UKRの実装と理解@多賀 #23

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UKRの実装と理解@多賀 #23

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Conversation

taga0512
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Contributor

@taga0512 taga0512 commented Jun 16, 2021

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取り組んだトレーニングの概要

UKRを実装しつつ理解する

獲得を目指したスキル

  • UKR が解いている問題とアルゴリズムを説明できる
  • UKR のアルゴリズムを実装できる
  • UKR で推定した潜在変数と写像を描画できる

Action list

  • スライドやjam boardを見直してちゃんと理解する
  • 実装する
  • 田中さんが用意してくれた考察ポイントを考察する

感想

@taga0512
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Contributor Author

learning_sigma0 1_N400_eta1_resolution20_seed1
おそらく実装できました

@tanacchi
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Member

次はクロステストですね!がんばりましょう!

@taga0512
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Contributor Author

taga0512 commented Jul 4, 2021

cross_test_result

クロステスト大丈夫そうでした~

@TetraMiyazaki
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Contributor

TetraMiyazaki commented Jul 4, 2021

@taga0512 いいっすね!
どのくらい一致したんですかね?(np.allcoloseの引数のオプションはどうなってますかね?それも一緒に表示するとどのくらいの一致度で見てるかがわかりますね)

@tanacchi
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Member

tanacchi commented Jul 4, 2021

うお〜〜〜!すごい!!
Z の事前分布の項も実装してみてください!

@taga0512
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taga0512 commented Jul 5, 2021

@taga0512 いいっすね!
どのくらい一致したんですかね?(np.allcoloseの引数のオプションはどうなってますかね?それも一緒に表示するとどのくらいの一致度で見てるかがわかりますね)

cross_test_code
詳しくは上がってるコードを見ていただければと思うんですが,こういう風にしていて学習の履歴全部の一致度を見ています

@TetraMiyazaki
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Contributor

@taga0512 あ,じゃあ allcloseのオプション(atol, rtol) を変えながらは試してないってことですね.デフォルトの引数のままだと,値が完全に一致したからTrueと返してるわけではないってことに注意しておいてください.どういう判別式を作っているか,その辺りがわかってたらOkだと思います.

https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

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