Maximum Likelihood Estimation and Loss Functions | Rish’s AI Notes を読んだ。
- 損失関数にはMSE(平均二乗誤差)が選ばれるのか?
- MLE(最尤推定)の説明、尤度の対数を取ってもよい
- 条件付き対数尤度、KLダイバージェンスが説明される
- KLダイバージェンスを最小化することはMLEを最大化すること
Emacs + 暗号 + 数学 + プログラム
Maximum Likelihood Estimation and Loss Functions | Rish’s AI Notes を読んだ。