サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
[チュートリアル講演] カーネルマシン
次へ: はじめに [チュートリアル講演] カーネルマシン 赤穂 昭太郎1 Shotaro Akaho s.akaho@aist.go.jp 概要: サポートベクタマシン (SVM) に代表されるカーネルを用いた学習機械について解説する． これらにほぼ共通しているのは，基本的に線形の学習機械の延長線上にあり， ローカルミニマムの問題などが少ないこと，それから，正則化を行うことにより 高い記述能力と汎化能力を両立していることが特長である． キーワード: サポートベクタマシン，正則化，スパースネス，数理計画法， 汎化 Kernel machines such as the support vector machine are reviewed. Most of them are not suffered from the local optimum problem, because they
パターン認識とニューラルネットワーク
次へ: パターン認識とは パターン認識とニューラルネットワーク 栗田多喜夫 脳神経情報研究部門 産業技術総合研究所 E-mail: takio-kurita@aist.go.jp visitors since Feb. 14, 2001. パターン認識とは ベイズ決定理論 ベイズ決定方式 正規分布の場合 確率密度分布の推定 パラメトリックモデル 最尤法 ベイズ推定 ノンパラメトリックな方法 ノンパラメトリックな確率密度関数の推定 核関数に基づく方法 K-NN法 セミパラメトリックな手法 混合分布モデル(Mixture Model) 最尤法 EM アルゴリスム 階層型ニューラルネット 多層パーセプトロン 単純パーセプトロン 単純パーセプトロンの学習 多層パーセプトロン 誤差逆伝搬学習法 最尤推定としての定式化 多層パーセプトロンと非線形回帰 汎化性 情報量基準による汎化能力の評価 VC次元
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ニューラルネット入門 栗田多喜夫
