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【統計学】確率変数の再生性の直感的把握1:畳み込みの本質

深層学習:畳み込みニューラルネットワークCNN Depthwize separable Convolution, Pointwize Convolution

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Kemper等のアンプキャプチャー機能の仕組み&考察

Q79. 推定されたRの値や、その値に基づいた将来予測には不確かさがありますが、マスコミを通して一般の目に触れる値は最尤推定値のみであるように思います。一般向けの発信でも、信頼区間などを用いて不確かさの範囲を明示することはできないでしょうか。  モデルの確率的情報について定量的な情報が不足している、または不確かさを定量化して議論できるという発想自体が適切に伝わっていないことによって、時々「モデルは不確かだから信頼できない」という議論が見られてしまうように思います。

Q80.無症状病原体保有者の存在割合はどのように考えていますか?参考論文や考え方を知りたいです。

Q8. 逆計算は、データ同化の確率的バージョンと考えていいでしょうか?逆計算のページで、感染日ごとの感染確率f(何日目が感染させやすいという想定)もMCMC上の確率変数でしょうか。あるいは、論文などによる決め打ちですか。

畳み込み

Q78. 畳み込みは日毎でやっていくのでしょうか? 深層学習のようにDilatedな畳み込みを複数組み合わせればスムージング補正が不要になったりしないでしょうか?

CNN(Convolutional Neural Network)の畳み込み処理をjavaで実装する

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Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT

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