TUKRの実装@田中

[y-tanaka-y]

minimum

• 関係データについて理解し、関係データとは何か説明できる。

• TUKRのタスク設定について理解し、数式やアルゴリズムの各ステップを説明できる。

• data_scrach.pyの穴埋めを行い関係データの人工データを作成する。

• UKRの実装ファイルを改良してTUKRを実装する。

• 正則化項の実装と確認。

standard

• 欠損データを実装する

• 手動微分で実装する。

• 描画方法を変更する(準備中)

• クロステストの実装(準備中)

• 実データでの実装。(動物データやNIPSデータなど)

extra

• 手動微分を数式的に導くことができる。

[nahoando]

データの方コードはぱっと見大丈夫だと思いますが一応実行結果も載せて確認してもらいましょう〜

[y-tanaka-y]

tmp.mp4

[y-tanaka-y]

tmp.mp4

[y-tanaka-y]

分布の作成を変えてみました。
上はrandom.randで下はlinspaceです。
パラメータも色々弄ってみたいと思ってます。

[TetraMiyazaki]

お疲れ様です．

パラメータも色々弄ってみたいと思ってます。

UKRと比べて新しいパラメータはでてきていないと思うので，ある程度でいいと思っています．
それよりも，いろんなデータを試したり，いろんな描画を試したり，先生がだされた課題を試してみるのにTryすることをおすすめします！

[TetraMiyazaki]

ここの観測空間の色付けと潜在空間のの色付けの対応がわからないです．
UKRのときはちゃんとデータの位相がとれているかを色付けで確認しましたよね．関係データのほうもちゃんと位相がとれているかを色付けで示すようにしてください．

    ax_x.scatter(x[:, :, 0].flatten(), x[:, :, 1].flatten(), x[:, :, 2].flatten(), c=x[:, :, 0].flatten())

[y-tanaka-y]

tmp.mp4