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この項目「粒子フィルタ」は途中まで翻訳されたものです。(原文:en:Particle Filter 15:26, 20 September 2007) 翻訳作業に協力して下さる方を求めています。ノートページや履歴、翻訳のガイドラインも参照してください。要約欄への翻訳情報の記入をお忘れなく。(2007年10月) 粒子フィルタ(りゅうしフィルタ、英: particle filter)や逐次モンテカルロ法 (ちくじモンテカルロほう、英: sequential Monte Carlo; SMC)とは、シミュレーションに基づく複雑なモデルの推定法である。1993年1月に北川源四郎がモンテカルロフィルタの名称で[1]、1993年4月にN.J. Gordonらがブートストラップフィルタの名称で[2]同時期に同じものを発表した。 この手法はふつうベイズモデルを推定するのに用いられ、バッチ処理であるマルコフ
反復法(はんぷくほう、英: iterative method)とは、数値解析分野における手法のうち、反復計算を用いるものの総称。これに対し、有限回の手順で解を得る数値解法は直接法(英: direct method)と呼ばれる[1][2][3]。反復法では、適当な初期点から出発して反復式 によって点列を生成し最終的に最適解に収束させようとする[1][2][3]。アルゴリズムが単純であるために古くから用いられ、これまで様々な関数族が提案されてきた。 アルゴリズム[編集] 与えられた関数f についてf (x) = 0 を満たす値x を得ることを目的とする。反復法の一般的なアルゴリズムは以下のようになる: 初期値x0 ∈ Rn を定める。i = 0 とおく。 漸化式 によりxi + 1 を求める。ここでg はf より決まる関数である。 適当な判断基準 が成り立てば(このことを収束と表現する)停止し
アンサンブルカルマンフィルタ(Ensemble Kalman Filter;EnKF)とは、逐次型データ同化手法の一つである。シミュレーションモデル内の状態を表す確率変数について、その分布を実現値集合(アンサンブルと称す)によって保持し、観測を得るごとに、観測モデルをもとにしたカルマンフィルターによる推定により、2次モーメントまでが一致するよう、アンサンブルを修正することを繰り返す方法である。 概略[編集] まず、時刻kにおけるシミュレーションモデル(状態方程式)は以下である。 ここで、は状態ベクトル、はシステムノイズである。 また、観測モデル(観測方程式)は、以下である。 ここで、は観測ベクトル、は観測ノイズである。 本項目では、以下の線形の観測モデルを考える。 ここでN個のアンサンブルを考えたとき、条件付き分布pを以下のように関数を用いて近似する。 アンサンブルカルマンフィルタの解析は
情報システム評価学 ー整数計画法ー 第3回目:組合せ緩和 解きやすい整数計画問題 塩浦昭義(東北大学 大学院情報科学研究科 准教授) 最適性の判定 許容解 x = (x1, x2, …, xn) が最適かどうか,判定したい 最適値 z に対し,f(x1, x2, …, xn) ≦ z が成立 (f(x1, x2, …, xn) は z の下界値(lower bound)) 最適値 z の上界値(upper bound) z’ で, z’ = f(x1, x2, …, xn) を満たすものが存在 x は最適解 f(x1, x2, …, xn) = z = z’ 最適値の上界値と緩和問題 最適値の上界値をどのようにして求めるか 緩和問題を利用 緩和問題:元の整数計画問題を簡単にしたもの 緩和問題は元の問題より解きやすい 緩和問題の最適値 ≧ 元問題の最適値
日本人がアメリカに来てビジネスをしようとする際にまず始めに直面するのが言葉の壁。正直なところ、完璧な英語が話せなくてもビジネスシーンで対等にやりあうことは十分可能である。 しかしながら日本国内の英語教育の影響か、多くの方々が教科書通りのフレーズを使ってみるが全く伝わらないケースが多発している。そもそも日本の英語の教科書に載っているような表現はイギリス英語が多くアメリカ英語の場合ビジネスの場に於いてもスラングやくだけた表現が多い。 下記は以前に記載したフレーズ集をまとめ&改善した内容で、アメリカの会社内で日々頻繁に聞こえてくる表現ばかりなので、参考にして頂ければと思う。 ミーティング編We are on the same boat. 僕たちは皆同じ運命を背負っている。Sales and Marketing need to go hand in hand. 営業とマーケティングは密接な関係があ
1: 以下、\(^o^)/でVIPがお送りします 2014/08/28(木) 01:25:42.32 ID:ayemycU10.net GMOって会社がAKB踊ってるんだけどさ 美人しかいねえじゃん 3: 以下、\(^o^)/でVIPがお送りします 2014/08/28(木) 01:28:20.13 ID:FIcYu5Ivi.net くそ可愛い子多いな 4: 以下、\(^o^)/でVIPがお送りします 2014/08/28(木) 01:29:57.51 ID:ayemycU10.net >>3 かわいいよなぁ どうやったらこうゆう子と合コンできるねん 12: 以下、\(^o^)/でVIPがお送りします 2014/08/28(木) 01:39:26.79 ID:PW/Ezn6Ki.net 婚活中だとよ まじで結婚してくれや 5: 以下、\(^o^)/でVIPがお送りします 2014/08/2
怖い体験として脳に記憶された出来事を楽しい体験として記憶し直させることにマウスを使った実験で成功したと理研ーMIT神経回路遺伝学研究センターのグループが発表しました。 この研究を行ったのは、日本人で初のノーベル医学・生理学賞を受賞した理研ーMIT神経回路遺伝学研究センターの利根川進センター長のグループです。 研究グループは、まずマウスの遺伝子を操作し、脳の海馬と呼ばれる領域に光を当てると過去に体験した特定の出来事を思い出すようにしたマウスを作りました。 そして次のような実験を行いました。 まず、このマウスを箱の中に入れ、電気刺激を与えて怖いと感じる体験をさせます。 次にマウスを別の場所に移し、メスのマウスと一緒に過ごさせながら海馬に光を当て電気刺激の体験を思い出させます。 すると、マウスは当初、電気刺激の体験を思い出すと脳の中で「怖い」という感情を示す領域が活性化していましたが、「楽しい」
赤池情報量規準(あかいけじょうほうりょうきじゅん; 元々は An Information Criterion, のちに Akaike's Information Criterionと呼ばれるようになる)は、統計モデルの良さを評価するための指標である。単にAICとも呼ばれ、この呼び方のほうが一般的である。統計学の世界では非常に有名な指標であり、多くの統計ソフトに備わっている。元統計数理研究所所長の赤池弘次が1971年に考案し1973年に発表した[1]。 AICは、「モデルの複雑さと、データとの適合度とのバランスを取る」ために使用される。例えば、ある測定データを統計的に説明するモデルを作成することを考える。この場合、パラメータの数や次数を増やせば増やすほど、その測定データとの適合度を高めることができる。しかし、その反面、ノイズなどの偶発的な(測定対象の構造と無関係な)変動にも無理にあわせてしま
2014年 パターン認識・機械学習勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:ベイズ確率・ベイズ識別・モデルの検証 第3回:モデル選択基準・MCMC法 第4回:ギブスサンプリング・線形識別モデル 第5回:線形識別モデル:ロジスティック回帰 第6回:線形識別モデル:ベイズロジスティック回帰,フィッシャーの線形判別 第7回:ニューラルネットワーク 第8回:ニューラルネットワーク(続き) 第9回:ニューラルネットワーク(続き) 第10回:カーネル法, カーネル密度推定法,カーネル回帰分析 第11回:カーネル法:ガウス過程 第12回:サポートベクターマシン, ソフトマージン 第13回:多クラスSVM, SVM回帰, 関連ベクターマシン 第14回:ベイジアンネットワーク 第15回:ジョインツリーアルゴリズム 第16回:ジョインツリーアルゴリズム(続き) 第17回:マルコフ確率場・ファクターグラ
Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
AI Blog (2023) Search: @SchmidhuberAI What's new? (2021) KAUST (24 papers at NeurIPS 2022) and its environment are now offering enormous resources to advance both fundamental and applied AI research: we are hiring outstanding professors, postdocs, and PhD students. (ERC Grant: Many jobs for PhD students and PostDocs to be hired in 2020. Earlier jobs: 2017, 2016) FAQ in AMA (Ask Me Anything) on red
Yann LeCun, VP and Chief AI Scientist, Facebook Silver Professor of Computer Science, Data Science, Neural Science, and Electrical and Computer Engineering, New York University. ACM Turing Award Laureate, (sounds like I'm bragging, but a condition of accepting the award is to write this next to you name) Member, National Academy of Engineering NYU Affiliations: CILVR Lab Computer Science Departmen
Information for prospective students, postdocs and visitors: I will not be taking any more students, postdocs or visitors. Basic papers on deep learning LeCun, Y., Bengio, Y. and Hinton, G. E. (2015) Deep Learning Nature, Vol. 521, pp 436-444. [pdf] Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y. (2006) A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation, 18, pp 1527-1554. [pdf] Movies of t
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learningYusuke Uchida
ピタゴラス勝率(ピタゴラスしょうりつ、Pythagorean expectation)は、得点と失点からチームの勝率を予測するセイバーメトリクスの計算式である。チームの実際の勝率とピタゴラス勝率を比較する事で、どのくらい幸運であったかの検証も出来る。この名称はピタゴラスの定理と数式が類似しているところから来ている。PECOTAシステムやWARでもこの式を元に勝率を予測している。 ビル・ジェームズによって考え出された。ピタゴラスの定理に似た簡単な数式を利用してチームの勝敗記録を予測することは比較的容易である事が判明した。 算出方法は(総得点の2乗)÷(総得点の2乗+総失点の2乗)である。 Runs Scored = 得点 Runs Allowed = 失点 式は実証結果に一致するように指数を変更したり、頻繁に改良されている[1]。 ピタゴラス勝率を改良したPythagenpatでは得失点に対
セイバーメトリクス(英語: SABRmetrics, 一般にSabermetrics)とは、野球においてデータを統計学的見地から客観的に分析し、選手の評価や戦略を考える分析手法である。 概要[編集] セイバーメトリクスとは、野球ライターで野球史研究家・野球統計の専門家でもあるビル・ジェームズ(George William “Bill” James, 1949年 - )によって1970年代に提唱されたもので、アメリカ野球学会の略称SABR (Society for American Baseball Research) と測定基準 (metrics) を組み合わせた造語である。ジム・アルバート、ジェイ・ベネットが著した『メジャーリーグの数理科学(原題Curve Ball[1] )』はセイバーメトリクスについてわかりやすく解説している。 野球には、様々な価値基準・指標が存在するが、セイバーメト
普段健康のために食べている野菜。 しかし、野菜を栽培するには農薬を使用していることが多く、農薬は体に悪影響を及ぼす可能性も! では、野菜を安全に食べるためにはどんなことに注意する必要があるのでしょうか? ここでは野菜と農薬の危険性について詳しく解説していきます☆ 洗っても野菜の農薬は取れない!?普段食べている野菜は本当に安全と言えますか? 普段何気なく食べている野菜は、残留農薬・展着剤・界面活性剤・放射能などの危険性はないのでしょうか? これらはいずれもできれば体に取り入れたくないもの。 まずは、それぞれがどんなものなのかを紹介していきます。 残留農薬とは? 残留農薬という言葉はよく耳にしますが、その名の通り野菜を作る際に散布した農薬が農作物や土壌などに残っていることをいいます。 また、農作物や土壌だけにとどまらず生物系の汚染にも使われる言葉でもあり、生態系に大きな被害を与えるため世界的に
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