Vol.31.No.2(2016/3)計算論的認知科学 | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
本ブックマークでは、近年のベイズ派の成果を中心に、人工知能の研究に役立ちそうな、計算論的認知科学の情報へのポインタを提供したい。 計算論的認知科学は認知の在り方を、計算方法やリソース制約を考慮したモデリング、シミュレーション、そして実験によって明らかにしようとする。この分野ではベイズ派を中心に、 Marr の三レベル（計算論、アルゴリズム、実装）で言う計算論的モデリング、すなわち「何を計算するか／すべきか」の研究に主なフォーカスがあり、これは計算論的神経科学や認知神経科学において「いかに計算されるか」を扱うアルゴリズムレベルの研究が盛んであるのと相補的であると言える。 知能の研究が認知や脳の研究に学ぶ必要性については議論の余地がある。人工の鳥よりも飛行機を作る方が有用な側面はかなり多く、知的システムが人間の認知や脳の制約を持つ必要はない。しかし他方で、たとえばディープラーニングの始祖である
Vol.29.No.4 (2014/07) Deep Learning | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
中山浩太郎（東京大学 知の構造化センター） はじめに「Deep Learningに関するブックマークの記事を書いてほしい」 原稿依頼を受けたときはあまり深く考えず引き受けたのだが、いざ執筆する段階になって、学会誌という永続性の高い紙媒体でWebブックマークのような不確実性の高い（永続性が保証されない）情報を残す場合、どのようなスタイルで提供すれば読者に役に立つ情報になるのか考させられた。そもそもブックマークは往々にして単なるリンクの羅列であり、結局どのリンクが重要なのか、読者が判断するという形式だ。これではリンクを開いてがっかりする読者が多くなってしまうのではないかと危惧した。そのため、個人的に重要度の高いと思うものを絞り込んで、説明文とともに少し長めの紹介していくという形式を取りたい。これは、重要なものはリンクとしては消えにくいだろうという仮説と、重要かどうかの判断材料になればという期待
Vol.27 No.4 (2012/07) 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » Vol.27 No.4 (2012/07) 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) 私のブックマーク 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 山田 誠 (Makoto Yamada) URL: http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~yamada 1.はじめに パターン認識、ドメイン適応、外れ値検出、変化点検出、次元削減、因果推論等の様々な機械学習の問題が確率密度比(確率密度関数の比)の問題として定式化できることから、近年、確率密度比に基づいた機械学習の研究が機械学習およびデータマイニングの分野において大変注目され
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