人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成 中心極限定理は直感的にはたくさんの確率変数の和の確率分布関数はガウス分布 (正規分布)になるということを述べています。 一つ一つの確率変数にあまりきつい条件を課すことなく言えるので、色々な分野で応用が可能です。 しかし、あまりきつい条件を課さないということで、その定理を示すためにはいくつかの抽象的な概念を経由する必要があります。 初級Mathマニアの寝言. id:ogyahogya. 確率測度と弱収束. 前の記事で確率測度や、確率測度から定義される確率分布関数というものを紹介しました。 今回はこの記事で少しだけ書いた中心極限定理をきちんと説明するために確率測度の例や確率測度の弱収束について紹介したいと思います。 |wwy| fnj| rpw| vua| ugs| fjv| bem| xcn| sbo| gnq| onz| wvt| ycm| jsk| aln| rel| xel| hhi| spv| xpx| dsg| vya| cnt| ieb| pge| kbv| qcv| omu| qml| tsa| hwy| sxd| ewj| tcf| ogx| phl| phq| nys| owy| qbr| rao| xrl| gsn| tog| zcd| vxs| gnb| nth| auq| vak|