グラフ+RNNの論文を読む

ランニングできず　英語20分

英語の集中力が15分しか維持できない。

　LatexのコードをノートPCに入れると文字化けしてPDFに変換できない。仕方がないのでノートPCで初めから操作する。

　Maxmum Entropy IRLの論文を再度読むが、やっと記憶を絞りだしてMRFの微分式と同じと理解する。

https://arxiv.org/abs/1507.04888

　最も美しい式と思う。パラメータθによるエネルギーの微分は計測値と平均の差である。

これを思い出しただけでも有意義な一日と思う。

　グラフとRNNを統合したモデルの論文を読む。

https://arxiv.org/abs/1611.07012
これらの鎖線は全て繋がれた複雑なネットワークを構築し、実測値Yrと予測値YpのEntropy誤差の損失関数で重みを最適化している。
L(x1,x2,,,xt) = Σ(Yr log(Yp) + (1-Yr)*log(1-Yp)
複雑な構造なので、問題によっては本当に収束するか疑問が残る