opencv.jp - OpenCV-1.0:機械学習 ニューラルネットワーク（Neural Networks）リファレンス マニュアル -
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) MLでは，フィードフォワードのニューラルネットワークが用意されている． これは多層構造のパーセプトロン（MLP:multi-layer perceptrons）であり，最も一般的に使われるニューラルネットワークである． MLPは入力層と出力層，そして一つまたは複数の中間層から構成される． MLPのそれぞれの層は一つまたは複数のニューロンを含んでおり，前の層と次の層のニューロンが一方向に繋がれている． 下の図は3入力，2出力，中間層に5つのニューロンを持つ3層のパーセプトロンの例である． MLPの全てのニューロンは類似している． それらは幾つかの入力リンク（つまり前のレイヤーにある幾つかのニューロンからの出力値を入力として受け取る）と，
学習とそのアルゴリズム
本書は，電気学会の「GA・ニューロを用いた学習法とその応用調査専門委員会」の技術報告書でもある．平成7年11月より平成10年10月までの3年間設置された同委員会において，委員各位の知見や最新の成果について発表し，関連する分野の技術動向について議論を行った．また，電気学会電子・情報・システム部門大会でのセッションを，同期間中企画して発表も行った．これらの活動成果を，単に学会の技術報告書にとどめおくことなく，少しでも多くの方の参考にしていただくことを願って，電気学会，特に電子・情報・システム部門の情報処理技術委員会や同部門研究調査運営委員会のご理解をいただき，成書としてまとめることになった． 本書が中心としているテーマは「学習アルゴリズム」であり，このテーマは古くから取り上げられ続けてきたテーマであると同時に，またきわめて新しいテーマでもある．近年，脳の神経回路を単純にモデル化したいわゆる人
ビジネスデータからの知識発見・活用ソリューション -- リンク集
統計分析、多変量解析、データマイニング、その応用例を調べるにあたって参考となるページを紹介します。基礎知識の補完にご活用ください。
Sutton & Barto Book: Reinforcement Learning: An Introduction
Reinforcement Learning: An Introduction Richard S. Sutton and Andrew G. Barto MIT Press, Cambridge, MA, 1998 A Bradford Book Endorsements Code Solutions Figures Errata/notes Courses This introductory textbook on reinforcement learning is targeted toward engineers and scientists in artificial intelligence, operations research, neural networks, and control systems, and we hope it will a
機械学習研究グループ T-PRIMAL (Tokyo PRobabilistic Inference and MAchine Learning)
[ English | Japanese ] 機械学習研究グループ T-PRIMAL (Tokyo PRobabilistic Inference and MAchine Learning) 趣旨 近年，NIPS, ICML, KDD, ICDMなど，いわゆる機械学習に関する 国際会議が大きな盛り上がりを見せています． しかし残念ながら，これらのトップレベルの国際会議における 日本人の発表件数はそれほど多くありません． さらに問題なのは，これらの国際会議に 論文を投稿する日本人そのものの数がそれほど多くないという事です． このような状況を鑑みた発起人一同は， 機械学習分野における日本人の存在感を高める事を目指して， 研究グループT-PRIMALを発足するに至りました． 機械学習の分野では，大学や企業の垣根を越えて 共同研究を行なうのが国際的な潮流です． 一方日本国内では，部署・研究室など
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
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