CrossEntropy について
クロスエントロピーの定義から、負の対数尤度としての導出、画像分類モデルにおける直感的理解までを整理し、PyTorch での CrossEntropyLoss の正しい使い方を実例付きで解説した記事です。softmax の扱い方や入力形式の注意点など、実装でつまずきやすいポイントもまとめています。
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VAE 理解までの道のり #1
VAE を理解するための準備として、最尤推定とベイズ推定の違い、潜在変数モデル、EM アルゴリズム、そして変分推論（変分ベイズ）の基礎を体系的にまとめた記事です。混合ガウス分布を題材にしつつ、ELBO・KL ダイバージェンス・平均場近似など、VAE の根底にある考え方を丁寧に追いかけ、これらの概念がどのようにつながるのかを整理しています。
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ベイズ線形回帰モデル
線形回帰モデルをベイズ的に扱うための基礎から、事前分布・事後分布の考え方、MCMC（特にメトロポリス–ヘイスティングス法）を用いたパラメータ推定までを丁寧にまとめた記事です。ベイズ線形回帰がどのように確率的な予測を可能にするのか、また事後分布を近似するためのサンプリング手法がどのように働くのかを、コード付きで解説しています！