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
Lua言語の紹介
プログラミング言語Luaの紹介 Luaは軽量なスクリプト言語として活躍しているフリーソフトです。 ここでは、日本語の解説などを紹介しています。 Luaの日本語ページ まだトップページの和訳だけですがご参考に。 Lua言語の手引き(5.1) 短くまとめた文書として公開してきたもので、バージョン5.1にあわせて変更しました。 Luaサンプルプログラムの補足説明 luaの配布コードにあるサンプルプログラムの補足説明をしてみました。 最新情報 詳細はLuaのホームページ newsまで。 新バージョン5.3が公開中。 Luaワークショップ2014が11月にモスクワで開催されました。 Luaの資料 リファレンスマニュアル(5.2) 日本語版 yuno さんのブログサイトに掲載されています。きちんと訳されています。 Programming in Lua の和訳書が出ています。 エルサリムスキー教授の P
ベイジアンネットワーク－入門から応用まで
Abstract: ( ) ( ) ( ) 1. ( ) 2. (Bayesian network, Bayesnet, belief network) [1, 2, 3, 4, 5] [6, 7, 8, 9, 10] 0 1 1 0 Xi, Xj Xi → Xj Xj Xi X1 X2 X4 X3 X5 X2 0 1 X4 0 0.8 0.4 1 0.2 0.6 条件付確率表 P(X4|X2) P(X3|X1,X2） Ｐａ（Ｘ３） Ｐａ（Ｘ５） Ｐａ（Ｘ４） P(X５|X３,X４） 1: Bayesian network Xj Pa(Xj) Xj Pa(Xj) ( Pa(Xj) ) P(Xj | Pa(Xj)) (1) n X1 · · · , Xn (2) P(X1, · · · , Xn) = n � j=1 P(Xj | Pa(Xj)). (2) 1 1 3 Pa(Xj) = x1
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ベイジアンネット (Bayesian Network)
東大で学んだ卒論の書き方★論文の書き方
