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タペストリーのサイズ

巾50×高さ165cm

室内幟節句用タペストリー

【名前入り】姫
【大】単品
厚地ポリエステル製

女の子の誕生に、やさしい十二単の姫掛軸でひな祭りをいっそう楽しく演出してください。

タペストリー単品

お名前をお入れ致します。

お名前は横書きで3文字までお入れいただけます。

ご確認のメールを差し上げます。メールまたは電話連絡出来ない場合は受注が出来ない場合がございます。
ご確認後、お届けまで1~2週間お時間を頂戴致します。
のし包装をご希望の方は店発送になりますので、3~5日余分にお時間を頂戴致します。加工済み商品が届くまで1~2週間かかりますので、ご注意下さい。

※家紋入れ・花個紋入れ・名前入れは、スペースの関係上一つの幟旗へ同時に複数お入れすることは出来ません。

※タペストリーは布製品につき、若干のゆがみやサイズの誤差がある場合がございますのでご了承ください。

■ご購入についてのお願い
ご注文商品は受注製作に付き、お客様へ発送日及びお客様お荷物番号(宅配便伝票番号)を記載した「発送案内メール」送信した時点で決済、配送完了の処理を実行させていただきます。
受注製作に付き悪しからずご了承の程、お願い申しあげます。

<ご留意>
★ご注文購入履歴の発送日は発送案内送信日になっていますがお届け日は発送案内メール記載の月日になります。
★商品不良等のご対応につきましてはお届け日より起算されます。
★決済日は配送案内メール日になります。

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深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

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  • はじめに
  • 学習
  • 汎化性能を最も良くする仮説
    • 学習で得られる仮説とベイズ規則、その誤差の比較
  • バイアスとバリアンス
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  • はじめに
  • 異常検知と変化検知 / 井手 剛・杉山 将 難易度 3
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  • はじめに
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    • ウェブ最適化ではじめる機械学習
  • データ分析:因果推論
    • 入門 統計的因果推論
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  • はじめに
  • 必要なパーツ
    • 予測
    • 観測更新
  • 逐次ベイズフィルタの流れ
    • 前提
    • 流れ
    • 予測の密度関数をどう使うのか
  • 各パーツの式展開
    • 予測の密度関数
    • 更新の密度関数
  • まとめ
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  • はじめに
  • モチベーション
  • 期待値の勾配の計算方法
    • モンテカルロ近似と再パラメータ化
    • 再パラメータ化できない場合
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  • はじめに
  • ベイズニューラルネットワーク
    • 確率モデルとしてのベイズニューラルネットワーク
    • ベイズニューラルネット
    • 事後分布の推論
  • 応用上の参考
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  • はじめに
  • 決定論的なニューラルネットワーク
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    • ニューラルネットワークの最尤推定
    • 正則化
    • MAP推定と正則化の関連
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  • はじめに
  • クラメル・ラオの不等式
    • 不偏推定量のバリアンスは一定以上に下がらない
    • 対数尤度関数とその微分
    • フィッシャー情報量
  • クラメル・ラオの不等式を導く過程
    • コーシー・シュワルツの不等式での評価
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第2項は $0$
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第1項は $1$
    • 今回のクラメル・ラオの不等式の前提
    • $\theta$ が多変数の場合
  • 参考文献
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  • はじめに
  • 不偏性
    • 推定量
    • 不偏推定量
    • 不偏性を有さない推定
    • 正規分布の分散の推定
  • 不偏推定量は必ずしも良い推定量ではない
    • バリアンス
    • バイアスとバリアンス
    • 両者を考慮した平均二乗誤差
    • 正規分布の不偏分散と標本分散の比較
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