機械学習と研究に関するrtasのブックマーク (3)

  • DERiVE - 【チュートリアル】 Active Appearace Models(入門編)

    (この記事の対象:専門の方むけの技術解説記事) 顔の表情のトラッキングや顔の認識などに主に使われているActive Appearance Models(以下、AAM)という技術について、簡易的なチュートリアルをまとめます。以前「勉強したので今度簡単にどういうものかまとめる」と書いていた内容です。 この記事(入門編)では、”Active Appearance Models Revisited“という論文の内容を大まかに解説することを通して、AAMの基的仕組みを(入門編)として紹介します。そして次回、3Dリアルタイムトラッキングへの応用やその他顔認識の利用などを述べた  (発展編) を書く予定です。 AAMの仕組みの説明は概要にとどめます。詳細に興味がある方は各種論文やチュートリアルなどを参照ください。 【Active Appearance Modelsの基】 Active Appeara

    rtas
    rtas 2011/05/08
    AAMによる顔追跡の解説
  • 統計的機械学習入門

    統計的機械学習入門(under construction) 機械学習歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt 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 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル

  • TokyoNLP#5で「パーセプトロンで楽しい仲間がぽぽぽぽ〜ん」を発表しました - シリコンの谷のゾンビ

    TokyoNLP#5に参加して「パーセプトロンで楽しい仲間がぽぽぽぽ〜ん」というタイトルで発表しました.発表資料 (検閲後) をuploadしました. なお,2種類のAveraged Perceptronというものがあるというような発表をしてしまいましたが,実は両方とも実質同じアルゴリズムでした.片方はVoted Perceptronの近似 [Carvalho+ 06] という文脈.もう一方は構造学習を行うStructured Perceptron [Collins 02]の文脈で提案されています.その部分を修正しました.@uchumikさんのコメントで気が付きました.どうもありがとうございます. TokyoNLP#5 パーセプトロンで楽しい仲間がぽぽぽぽ〜ん View more presentations from sleepy_yoshi 音声付きで用意したネタ.どうやら徹夜明けの妙な

    TokyoNLP#5で「パーセプトロンで楽しい仲間がぽぽぽぽ〜ん」を発表しました - シリコンの谷のゾンビ
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