多項式フィッティングのワナ - Preferred Networks Research & Development
今回は新しい試みとして、かわいい柴犬の画像によっていろいろなことをごまかすことにチャレンジしています。なお、画像はflickrからCCライセンスのものをお借りしております。画像をクリックするともっと大きいのが見れるよ。 さて、本題に移りましょう。今日のテーマは多項式フィッティングです。より正確には、多項式フィッティングに関して、私がいくつかの落とし穴にはまった記録です。 多項式フィッティングというと、観測されたデータから項の係数を決める問題です。 もう少し具体的に書くと、 \(f(x) = w_0 + w_1 x + w_2 x^2 + w_3 x^3 \ldots\) の\(w_0, w_1, \ldots\)の具体的な値をどう決めれば得られたデータに近い曲線が得られるか、というような問題です。ただし、観測したデータには必ずノイズが乗るものなので、誤差が0になるような曲線を作ればそれでよ
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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