BESOM download
BESOM は大脳皮質に関する神経科学的知見を参考にして 設計した機械学習アルゴリズムです。 Deep Learning 、ベイジアンネット、自己組織化マップ、独立成分分析の機構を あわせ持っています。 BESOM 正式版RC(Release Candidate) を公開しました。 詳細な使い方のドキュメントは今後準備していきます。 まずはデモプログラムを動かしてみてください。 私自身は今後はほとんどコーディングできないと思います。 BESOM 本体の改良および、 BESOM を使った人間のような知能を目指す研究をしたい方はご連絡ください。 BESOM を使った研究テーマの案については下記ページをご参照ください。 BESOM 研究テーマ案一覧 ドキュメント 「BESOM Ver.3.0 β版のアルゴリズム」 「プログラミングが容易な簡易ＧＵＩフレームワーク・コンポーネントウエア lab.L
情報幾何と機械学習
( ) 1–1–1 2 The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Central 2, 1–1–1 Umezono Tsukuba-shi Ibaraki 305–8568, Japan E-mail: s.akaho@aist.go.jp differential geometry duality flat space projection probabilistic model statistical inference JL 002/02/4202–0086 c �2002 SICE 1. 1 ˆ ξ1 ξ2 1 2. 2.1 n ξ = (ξ1 , . . . , ξn ) X f(x; ξ) 1 ξ 1 ( ) X {x0, x1, . . . , xn} Prob(X = xi) =
Kazuyoshi Yoshii
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Information Technology Research Institute (ITRI) Media Interaction Resarch Group (Group Leader: Masataka Goto) AIST Central 2-10 3F, 1-1-1 Umezono, Tsukuba, Ibaraki 305-8568, Japan +81-29-861-5337 (Phone) +81-29-861-3313 (Fax) k.yoshii@aist.go.jp 招待講演・チュートリアル講演 Masataka Goto and Kazuyoshi Yoshii. Music Information Researc
大脳皮質と deep learning の類似点と相違点
脳とdeep learning のアーキテクチャには共通の特徴が多くありますが、 脳にはあるのに現在(2012年時点)の deep learning にはない重要な特徴もあります。 その中には deep learning の性能をさらに向上させる 有望なヒントが含まれているのではないかと思います。 そこで、大脳皮質と deep learning の類似点と相違点を簡単にまとめてみました。 特に「脳は上の層ほど発火がスパース」「脳はあまり深くなくむしろ横に広い」 「脳では領野ごとに強い個性がある」といった特徴は、 重要なのではないかと思います。 ◆ 大脳皮質に見られる「深いネットワーク」 大脳皮質の視覚野（腹側経路と背側経路）、聴覚野、体性感覚野、運動野には 「深いネットワーク」の構造が見られる。 これらの領域における主な領野の階層構造を [Felleman and Essen 1991]
Deep learning 用語集
deep learning とは、従来よりも多くの層を持ったニューラルネットを用いる 機械学習技術です。 deep learning は、画像認識、音声認識などの分野で、 いろいろなベンチマークで従来技術を超える性能を出しており、 注目を集めています。 私自身も勉強不足ですが 僭越ながら、 deep learning 関連用語について自分の理解で簡単にまとめました。 （挙げてある原論文もちゃんと読んでません！ 間違いがあればぜひご指摘ください。） Deep Learning auto-encoder または RBM などを積み重ねた深い構造を持つ機械学習器。 従来は研究者が手作りしていた特徴抽出器を、 代わりに大量のデータから学習させ自己組織化させるアプローチとも言える。 deep learning を特徴抽出器として使い、 識別器としては最上位層でＳＶＭなどを使うこともある。 deep
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