再生核ヒルベルト空間（RKHS）とは？わかりやすく解説
「カーネル法を使えば非線形問題を線形手法で解ける」という話を聞いたことがある方は...
ガウス関数(正規分布)完全ガイド — 形状・性質・フーリエ変換・応用まで
工場で大量生産したボルトの直径を測ると、設計値ぴったりではなく、ばらつきが「真ん...
ニューラルタンジェントカーネル（NTK）をわかりやすく：無限幅で深層学習が線形になる理論
ニューラルネットワークの学習には、よく考えると不思議なことがたくさんあります。損...
カーネル関数の種類と性質 — ガウス過程で使うカーネルを徹底解説
ガウス過程（Gaussian Process）の性質は、カーネル関数（共分散関数...
ガウス過程のハイパーパラメータ最適化 — 周辺尤度最大化を解説
ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression, GPR...
ガウス過程分類（GPC）をわかりやすく解説
ガウス過程回帰（GPR）は、関数空間上にガウス過程の事前分布を置くことで、柔軟な...
スペクトル混合カーネル (Spectral Mixture Kernel) — ボホナーの定理から学習するカーネル
ガウス過程回帰を使おうとして、最初に必ずぶつかる壁があります。「どのカーネルを選...
ガウス過程の関数空間的基礎 — Mercerの定理・RKHS・representer定理から理解する
ガウス過程（Gaussian Process, GP）を初めて学ぶと、たいてい「...
深層ガウス過程 (Deep GP) — ガウス過程を多層に重ねる階層ベイズモデル
未知の関数を観測データから推定し、しかも「どこが確からしくて、どこが当てにならな...
ガウス過程潜在変数モデル (GP-LVM) — 非線形次元削減の確率的定式化
数百次元の手書き数字画像、数十関節からなる人間のモーションキャプチャデータ、数千...