統計解析R たぶんpart3くらい (587レス)
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403: デフォルトの名無しさん [] 2021/07/04(日) 14:19:14.50 ID:HlOj3EiR 書けるかな?書けたら話をぶった切ってごめん。who_max_hとge_hは個別に 覚えるより、次の関数から芋づる式に覚えた方が安上がりかもしれない。 ニョロニョロニョロ ドット ハスケル max_h h a b = h * log (exp (a / h) + exp (b / h)) min_h h a b = - max_h h (- a) (- b) ニョロニョロニョロ max_hの低温極限はRのpmaxになる。関数 reduce_max (h, x) := reduce (.init = - Inf, .x = x, .f = max_h)は log_sum_expと呼ばれ、低温極限がRのmaxになる。reduce (0, x, +)にsumを 使うのと同じで、"モノイドはreduceしとけ"パターンの1つになっている。 reduce_max (h, x)をxについて微分すると、soft_maxになり、低温極限がRの which.maxをワンホットで表したものになる。コードではsoft_maxをwho_max_h と書いている。関数max_zero (h, x) := max_h (h, x, 0)の低温極限はreluの 有限温度版にあたるsoft_plusと呼ばれる。max_zero (h, x)をxについて微分 すると、シグモイド関数になる。コードではシグモイド関数をge_hと書いている。 ge_h (h, x)をxについて微分すると、Rのdlogisになる。どの関数も低温極限で デジタル的な関数になり、アルゴリズム的な描像を与える。 温度hをプランク定数だと思うと、マスロフの脱量子化という言い方も理解できる。 シグモイド関数はフェルミ分布関数とも呼ばれるが、対となるボース分布関数は zero_maxの逆写像を微分して得られる。ボース分布関数を使っても、 ヤコビの三重積経由で、また別の低温極限が四捨五入になる関数が作れる。 reduce_maxの連続版はlog_integral_expとなるが、reduce_minの連続版は ラプラス近似と呼ばれる。ラプラス近似の補正第一項を正規分布にとることが 多いので、max_zeroが正規分布に対応すると見ることもできる。また、 max_zero (h, reduce_max (h, x))をxについてルジャンドル変換すると、 soft_maxの負のエントロピーになる。 おしまい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/403
405: デフォルトの名無しさん [] 2021/07/04(日) 22:15:36.27 ID:HlOj3EiR [どんな短所にも長所がある](https://en.wikipedia.org/wiki/Cruijffiaans) 例の1つかもね。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/405
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