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■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布
The Free Energy Principle Workshop - Videos
Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, Institute of Neurology, UCL The Free Energy Principle: an overview - Karl Friston Inference using Variational Bayes - Will Penny Bayesian Decision Theory - Jean Daunizeau Cortical Hierarchies in Inference - Stefan Kiebel A Canonical Microcircuit - Andre Bastos Precision in message passing - Rosalyn Moran Attention and Gain Control - Harriet Brown The Anatom
Professor Karl Friston Selected papers
Karl Friston FMedSci FRSB FRS Wellcome Principal Research Fellow and Scientific Director Wellcome Trust Centre for Neuroimaging Professor: Institute of Neurology, University College London Honorary Consultant: The National Hospital for Neurology and Neurosurgery, UK Bio-sketch Karl Friston is a theoretical neuroscientist and authority on brain imaging. He invented statistical parametric mapping (S
Language Evolution and Computation Bibliography and Resources
>> Join the mailing list by sending email to: langev-subscribe@yahoogroups.com, a moderated announcement list -- low traffic. For more information: click here. NEW Article: Cumulative cultural evolution in the laboratory: An experimental approach to the origins of structure in human language, PNAS, August 2008 Article: Quantifying the evolutionary dynamics of language, Nature, Oct 2007 Article: Fr
機械仕掛けのこころ プレディクティブ・コーディング
Predictive coding in the visual cortex: a functional interpretation of some extra-classical receptive-field effects 今日の輪講で同学年のKSくんが紹介してくれた予測符号化の論文を要約します。 視覚野の情報処理は視覚刺激を予測することであるという観点で、視覚野の情報処理の計算モデルを提案しています。我々の視覚野は網膜、LGN、V1、V2、、、というように階層構造を持っていてます。解剖学的には、低次の領野から高次の領野へというフィードフォーワードの結合があるだけでなく、高次の領野から低次の領野へのフィードバックの結合もあります。しかもフィードバックの方が多いと言われています。これまでのモデルでは、フィードフォーワードの結合しか考えられていませんでした。そこでこの論文では、高次の領
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svm数式を一切使用しないSVMの話 by Rti 7743 on Prezi
Pouget's Lab In Computational Cognitive Neuroscience
Amazon.co.jp: リストマニア
De Martino B, Kumaran D, Seymour B, Dolan RJFrames, biases, and rational decision-making in the human brain.Science. 2006 Aug 4;313(5787):684-7. - Neuromancer
http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/pulse2/index.htm
http://d.hatena.ne.jp/APmonet/20060609