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nnに関するgymnoのブックマーク (10)

  • カーネル法 正定値カーネルを用いたデータ解析

    1 2004 11 24~26 Final version. Nov.26, 2004 2 I 1. 2. � � 3. � � PCA CCA . � � Bochner � representer 3 II 5. � � � ICA, 7. 4 g(x) Parzen window ∑ = − = N i i x x g N x p 1 ) ( 1 ) ( 5 1. � 6 � ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = N m N m m X X X X X X X L M M L L 1 2 2 1 1 1 1 m N 7 x1 x2 z1 z3 z2 ) 2 , , ( ) , , ( 2 1 2 2 2 1 3 2 1 x x x x z z z = 8 � xi Φ(xi) zi H Ω H Ω H → Ω Φ : 9 � H = feature space

  • Support Vector Machine

    人間には卓越した学習能力が備わっている.人間は目で見たり,耳で聞いたものが何であるかをいとも簡単に認識できる.また,未知の環境に適応する能力も優れている.それに対し,コンピュータは,与えられた指示(プログラム)どおりに高速に計算を行う能力においては優れているが,学習能力という点においては,人間とは比較にならない. そこで,人間のような学習能力をもった機械(モデル)を作るための学習理論が発達してきた.その代表的な成果の1つとして,多層パーセプトロンが挙げられる.多層パーセプトロンは1980年代に開発され,これまで多方面に応用されてきた.しかし,望ましくない局所最適解への収束,中間層の素子数の選択など,いくつかの問題点がある. サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM) は,このような問題を解決した学習機械として知られている.サポートベクターマシンとは,1

  • [メモ] サポートベクターマシン(SVM) - 机上の空論

    サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応

  • 片寄晴弘研究室 - 関西学院大学理工学部 情報科学科

    2023/12/25 片寄研究室の研究発表会(冬の中間発表)を実施します (2023/10/27)New! 2023/9/5  Entertainment Computing 2023 にて、大谷健人君(M1)がデモ推薦認定(審査員推薦賞), 川口竜斉君(B3)が優秀研究賞を受賞しました (2023/9/5)New! 2022/12/26 片寄研究室の研究発表会(冬の中間発表)を実施します (2022/12/14) 2022/9/15 菅野翔平君(M2)が 第135回音楽情報科学研究会(夏のシンポジウム)にてベストプレゼンテーション賞(Best New Direction部門) を受賞しました (2022/9/15) 2022/8/11 片寄研究室の研究発表会(夏の中間発表)を実施します (2022/7/25) 2022/1/25 野田純之介君(M2)が 音楽情報科学研究会(第133回研究

  • ニューラルネットワーク入門 〜目次〜

    ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) 0 はじめに 学習の進め方 1 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ 2 階層型ネットワーク 2.1 パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ 2.2 バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算1(出力層から中間層) 後向き演算2(中間層から入力層) BPのシミュレーション BPシミュレータ まとめ 2.3 その他の階層型ネットワーク ネオ

  • �����ΰ渶 - ʸ�񥯥饹�����󥰤μ�ˡ������

    ��ʸ���򥯥饹�����󥰤�����ˡ�Ȥ����ΤϤ��줳�������ۤ����Ƥ����Ƥ����ΤǤ������������θ�ή��é���ȳ��ͤ����Ĥ��˹Ԥ��夯�餷���Ǥ��� ���ʡ֤������ꥹ�Ȥ˲ä����٤��פȤ����֤��μ�ˡ�ʤ餳�Υڡ��ѡ��Τۤ����ɤ����פȤ����Τ������Х������ȤǤ���Ŧ�������ޤ��� Naive Beyes (�ʥ����֡��٥���) David D. Lewis and Marc Ringuette. A comparison of two learning algorithms for text categorization. In Proceed-ings of SDAIR-94, 3rd Annual Symposium on DocumentAnalysi

  • Visual C++の勉強部屋

    理工系、特に電気系、の学生と技術者を対象としたVisual C++の解説を行います。Visual C++を始めたいが、よく分からないという人は、これを参考にしてください。ただし、初めてプログラムを学ぶ全くの初心者向けではありません。 資料の一部のJava版が(株)翔泳社のウエブサイトCodeZineにありますので、こちらもご利用ください(Java版とある場所をクリックして下さい)。Visual C++ 6.0版(現在は全部削除)が最初に公開され、そのJava版がCodeZineに寄稿され、その後に現在のVisual C++ 2005 Express Edition版が作成されています。 Java版は、すべてアプレットになっていますので、ブラウザから試してみることができます(Javaランタイム必要)。 Visual C++ 2008 Express Editionが無償でダウンロード

  • ベイジアンネット (Bayesian Network)

    森北出版「学習システムの 理論と実現」森北出版(4章:ベイジアンネットワーク) オーム社「意思決定支援とネットビジネス」(ユーザモデリング技術) 東京電機大出版「ベイジアンネットワーク技術:顧客・ユーザモデリングと不確実性推論」(2006.7月刊行) 培風館「ベイジアンネットワーク概説」(2006.7月刊行) 丸善 数理科学事典「ベイジアンネットワーク」(近刊) 共立出版,人工知能事典など

  • Jun Murai

    gymno
    gymno 2006/06/02
    サンプルありwide大学
  • 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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