学習の幾何 村田 昇 はじめに 情報幾何入門 EM の幾何 EM の拡張* 集団学習 おわりに 学習アルゴリズムの情報幾何 知能システム科学特別講義第2 (2007 年度夏学期) 村田 昇 早稲田大学 理工学術院 Aug. 3, 2007 / 東京工業大学 学習の幾何 村田 昇 はじめに 情報幾何入門 EM の幾何 EM の拡張* 集団学習 おわりに Outline 1 はじめに 2 情報空間の幾何学 3 EM アルゴリズムの幾何学 4 EM アルゴリズムの拡張* 5 集団学習の幾何学 学習の幾何 村田 昇 はじめに 学習とは何か 歴史的背景 学習問題の定式化 確率モデル 情報幾何入門 EM の幾何 EM の拡張* 集団学習 おわりに 工学における種々の問題 以下のような例を考えてみる. 画像を圧縮する. 画素値 X の分布 P(X) を求め,情報量 log 1/P(X) に基 づいて情
パターン認識の基礎 Introduction to Pattern Recognition パターン認識とは 入力:X (観測) 計算機 出力:Y (推定量・カテゴリ) りんご X → Y への写像を形成すること パターン認識応用例 指紋認証,音声認証,顔認証 NEC 指紋認証モジュール OMRON 顔認識技術 パターン認識応用例(contd.) 表情認識,ジェスチャ認識,手話認識 パターン認識応用例(contd.) 通信符号化,複号処理 エキスパートシステム,データマイニング 財務分析,金融予測,意思決定 認識・識別? 認識 (Recognition) re-cognition : thinking again 認知しているものを再び認知する 識別(Classification) class に分けること ある決められたグループ(class)に振り分ける パターン認識のアプローチ 統計
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