機械学習・パターン認識方面の勉強初めてから4ヶ月ほど立ちました。最近はnaoya_tさん主催のPRML読書会に参加させて頂いています。 来週末8/29の第6回読書会ではニューラルネットワークの章の発表を担当することになったので、Rを使ってサンプルプログラムを組んでみました。参考にしたのはPRML5.1〜5.3の範囲で、sin関数からサンプリングした点データをニューラルネットワークを使って誤差逆伝播法で学習し、元のsin関数を近似します。 学習前の初期状態が以下の図。赤字が元の関数(線)およびサンプルデータ(点)で青字がニューラルネットワークの出力です。 で、学習後の状態が以下です。 いい感じに再現できています。 以下ソースコード。 library(animation) #number of training data N <- 50 #number of hidden unit s <-
次へ: パターン認識とは パターン認識とニューラルネットワーク 栗田多喜夫 脳神経情報研究部門 産業技術総合研究所 E-mail: takio-kurita@aist.go.jp visitors since Feb. 14, 2001. パターン認識とは ベイズ決定理論 ベイズ決定方式 正規分布の場合 確率密度分布の推定 パラメトリックモデル 最尤法 ベイズ推定 ノンパラメトリックな方法 ノンパラメトリックな確率密度関数の推定 核関数に基づく方法 K-NN法 セミパラメトリックな手法 混合分布モデル(Mixture Model) 最尤法 EM アルゴリスム 階層型ニューラルネット 多層パーセプトロン 単純パーセプトロン 単純パーセプトロンの学習 多層パーセプトロン 誤差逆伝搬学習法 最尤推定としての定式化 多層パーセプトロンと非線形回帰 汎化性 情報量基準による汎化能力の評価 VC次元
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