カーネル法Wiki † このページで紹介するのは統計的な学習の話で出て来る、カーネル関数を使ったデータ解析法の話です。 linux カーネルとかのカーネルではありません,念のため。 カーネル法の代表格として SVM (サポートベクターマシン・サポートベクトルマシン)などがあります。 岩波書店「カーネル多変量解析」サポートページ 2008 年 11 月 27 日発売予定! 赤穂によるカーネル法の解説記事 森北出版「学習システムの理論と実現」など コラム (朱鷺の杜ブログより) 外部リンク 朱鷺の杜Wiki, カーネルの説明 WikiPediaの解説 kernel-machines.org 赤穂昭太郎のホームページ
Abstract Example-based texture synthesis algorithms have gained widespread popularity for their ability to take a single input image and create a perceptually similar non-periodic texture. However, previous methods rely on single input exemplars that can capture only a limited band of spatial scales. For example, synthesizing a continent-like appearance at a variety of zoom levels would require an
The videos on this page are in QuickTime format. Windows and Mac users can download QuickTime here. One option for *NIX users is VideoLAN - a great video player that plays almost anything (and runs on almost anything, including Windows and Mac’s). An optical zoom in modern cameras allows the user to trade the field of view for the level of captured detail. The user often desires to capture both
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