Errata
下記の誤りがありました。お詫びして訂正いたします。
本ページに掲載されていない誤植など間違いを見つけた方は、[email protected]までお知らせください。
| 頁 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| ステップ3 P.56 表3-1 引数xの形状 |
(1，D)もしくは(D,)
|
(D，1)もしくは(D,)
|
| ステップ3 P.56 表3-1 引数muの形状 |
(1, D)もしくは(D,)
|
(D, 1)もしくは(D,)
|
| ステップ3 P.56 L.16（表3-1直下） |
xとmuは(1, D)の形状として、 |
xとmuは(D, 1)の形状として、 |
| ステップ5 P.89 L.14（数式中） | 0.021... | 0.082... |
| ステップ5 P.89 L.15 | 約0.021 | 約0.082 |
| ステップ5 P.90 図5-2 |  |
 |
| ステップ5 P.98 L.16（箇条書き） | 式(5.5)のELBO(x;q,θ)は「sum-log」の形になっており、解析しやすい | 式(5.6)のELBO(x;q,θ)は「sum-log」の形になっており、解析しやすい |
| ステップ5 P.111 最下行、P.112 L.4, 5、P.115 L.14 | THESHOLD |
THRESHOLD |
| ステップ8 P.194 L.16 | 表8-1を見るとはっきりするでしょう。 | 表8-2を見るとはっきりするでしょう。 |
| ステップ8 P.206 最下行 | 「8.4.2 ELBOの近似解」 | 「8.5.2 ELBOの近似解」 |
| ステップ9 P.218 L.3 | 内部では、図9-8の処理を行う | 内部では、図9-9の処理を行う |
| ステップ10 P.253 L.9 | t = pos_encoding(timesteps, self.time_dim) |
t = pos_encoding(timesteps, self.time_embed_dim) |
| 付録A P.271 図A-2 |  |
 |
| 付録C P.289 L.6 | eps |
eps = torch.randn_like(sigma) |