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統計的機械学習入門 | 中川研究室
導入pdf 情報の変換過程のモデル化ベイズ統計の意義識別モデルと生成モデル最尤推定、MAP推定データの性質情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度数学のおさらいpdf 行列の微分線形代数学の役立つ公式多次元正規分布条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方多項分布、ディリクレ分布事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布指数型分布族自然共役事前分布の最尤推定線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル正則化項の導入 L2正則化 L1正則化正則化項のBayes的解釈線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点生成モデルを利用した識別学習データと予測性能pdf 過学習損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
kojosan 2012/12/03
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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
kojosan 2012/11/02
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