Loucas Pillaud-Vivien

新しい方法が変分推論の効率と精度を向上させるよ。

変分推論についての見方と、それが複雑なデータを近似することへの影響。

SGD（確率的勾配降下法）は、機械学習の最適化でめっちゃ重要な役割を果たしてるよ。データが多いときでも効率よく学習できるし、計算が早いのが特徴。ミニバッチを使って、ランダムに選んだデータから勾配を計算して、パラメータを更新するんだ。これのおかげで、大規模なデータセットでも対応できるし、収束も早くなることが多いよ。だから、深層学習とかでもよく使われてるんだ。