本日、はてなブログはサービス開始から1周年を迎えました。1年にわたってサービスを成長させることができたのも、ひとえにユーザーの皆さまのおかげです。ありがとうございます! はてなブログ1周年を記念して、皆さまに「ありがとう」の気持ちを込め、iPod touchなど豪華賞品が当たる「はてなブログ1周年! ありがとうキャンペーン」を実施します。プレゼント賞品や応募方法などについては、エントリーの最後をご覧ください。<キャンペーン概要までスキップする> はてなブログの1年間(ここがおすすめ!) はてなブログは、「しっかり落ち着いて書けるブログ」を目指して日々進化を続けています。この1年でもたくさんの機能を追加してきました。最近の機能追加の中から、特におすすめのポイントをご紹介します。 書くネタに困らない 「編集サイドバー」を使うと、Twitterのツイートや、Instagramに投稿した写真、はて
. ...... 統計的学習理論チュートリアル: 基礎から応用まで † 鈴木 大慈 † 東京大学 情報理工学研究科 数理情報学専攻 IBIS 2012@筑波大学東京キャンパス文京校舎 2012 年 11 月 7 日 1 / 60 構成 ...1 はじめに: 理論の役割 ...2 統計的学習理論と経験過程 ...3 一様バウンド 基本的な不等式 Rademacher 複雑さと Dudley 積分 局所 Rademacher 複雑さ ...4 最適性 許容性 minimax 最適性 ...5 ベイズの学習理論 2 / 60 構成 ...1 はじめに: 理論の役割 ...2 統計的学習理論と経験過程 ...3 一様バウンド 基本的な不等式 Rademacher 複雑さと Dudley 積分 局所 Rademacher 複雑さ ...4 最適性 許容性 minimax 最適性 ...5 ベイズの
近年の機械学習ではDeep Learningと呼ばれる分野が一世を風靡しています.コンピュータビジョンや自然言語処理,音声認識などの分野では何らかの問題を解こうとした際に,まず対象の入力データからSIFTやケプストラムといった何らかのアルゴリズムを用いて特徴ベクトルを抽出し,ごりごりと判別していくといった流れが一般的です.しかし,その特徴ベクトルを生成するという生のデータから本質となる部分を抽出するアルゴリズム自体は研究者が一生懸命考えながら作るのが普通でした. Deep Learningの分野で最も有名な手法の一つであるDeep Belief Nets(DBN) [Hinton06]は,研究者がアルゴリズムを作るのではなく,それ自体も機械学習にやらせましょうという動機で生まれたアルゴリズムです.DBNではまるで一昔前にやたら流行ったニューラルネットワークのように各ノードを層状に配置し,そ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く