人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence) – 人工知能学会のホームページです。入会手続き、会議やセミナーの開催予定、学会誌情報などを掲載しています。
2023.12.22： 【論文募集】論文特集「エージェント技術とその応用」，2024/1/15 締切 →詳細 2023.12.22： 【募集案内】2024年度人工知能学会全国大会（第38回）発表申込の受付，2024/1/19 締切 →詳細 2023.12.21： 【参加募集】第127回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)，2024/1/20-21 ハイブリッド(東京大学 本郷キャンパス)，2024/1/19 締切 →詳細 2023.11.21： 【募集案内】全国中高生AI・DS探究コンペティション2023 →詳細 2023.11.10： 【締切延長】第127回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)，2024/1/20-21 ハイブリッド(東京大学 本郷キャンパス)，2023/11/18 申込締切 →詳細
Earth Mover's Distance (EMD) - 人工知能に関する断創録
Earth Mover's Distance (EMD) について調べたことを整理しておきます。EMDは、ユークリッド距離のような距離尺度の一つで、二つの分布の間の距離を測ることができます。言語処理ではあまり聞いたことなかったのですが、画像処理や音声処理では比較的有名な距離尺度のようです。 EMDが使える問題設定は下図のようになります。 EMDは特徴量と重みの集合（シグネチャと呼ぶ）で与えられる分布Pと分布Qの間の距離です。ここで、特徴量間では距離 が定義されているのが前提です。特徴量がベクトルのときはユークリッド距離、特徴量が確率分布のときはカルバック・ライブラー距離（情報量）などです。EMDは、特徴量の集合が2つ与えられたときに、1個1個の特徴量間の距離をもとに、特徴量集合間の距離を求められるんですね。これはすごい。 重みは具体的な応用によって使い方が変わりますが、その特徴量の重要度を
Optimal Transport in Imaging Sciences
Slides of the presentation at the conference "Optimal Transport to Orsay", Orsay, France, June 18-22, 2012.Read less
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