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1.

図書
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1. 知能情報学と量子認識
鈴木昇一著
出版情報: 東京 : 創成社, 2018.2  xxviii, 254p ; 26cm
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始めるにあたって
行列パターンの、3値行列系による直交分解と特徴抽出
ヒルベルト空間と自己共役作用素、ユニタリ作用素
ヒルベルト空間論での諸定義、諸概念とその諸例
Hilbert‐Schmidt型作用素の集合の作るヒルベルト空間
統計作用素の諸例と、SS‐標本化公式
パターン集合Φ′とモデル構成作用Tのつくる順序対「Φ′,T」の構成
類似度関数SMの構成
大分類関数BSCの構成
μ : T,SSポテンシャルE / φ′,γ)〔ほか〕
始めるにあたって
行列パターンの、3値行列系による直交分解と特徴抽出
ヒルベルト空間と自己共役作用素、ユニタリ作用素
2.

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2. 3次元コンピュータビジョン計算ハンドブック
金谷健一, 菅谷保之, 金澤靖共著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2016.10  viii, 308p ; 22cm
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第1部 コンピュータビジョンの基礎技術 : 楕円当てはめ
基礎行列の計算
三角測量
2画像からの3次元復元
射影変換の計算
平面三角測量
平面の3次元復元
楕円の解析と円の3次元計算
第2部 多面像からの3次元復元 : 多視点三角測量
バンドル調整
アフィンカメラの自己校正
透視投影カメラの自己校正
第1部 コンピュータビジョンの基礎技術 : 楕円当てはめ
基礎行列の計算
三角測量
概要: 古典的な手法から最新の手法まで、そのアルゴリズムと実装上の注意点について解説。より高精度・高速な処理を目指すエンジニア・研究者に最適な一冊。
3.

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3. 連想情報学と機械学習 = Association informatics and machine learning
鈴木昇一著
出版情報: 東京 : 創成社, 2016.12  xx, 366p ; 27cm
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始めるにあたって
日本語単独母音系列を想起する連想形記憶器MEMOTRON
自己相関、相互相関記憶行列による連想形記憶原理
不動点探索形ニューラルネットの連想形記憶原理
ヒルベルト空間論の基本
認識機械RECOGNITRONの連想形記憶
代表パターン集合Ωの機械学習
類似度関数のミックスチュア条件の判定
データ・マイニング手法と非負値行列の因子分解の一般化
対想起形記憶原理〔ほか〕
始めるにあたって
日本語単独母音系列を想起する連想形記憶器MEMOTRON
自己相関、相互相関記憶行列による連想形記憶原理
4.

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4. パターンモデルと知覚情報量, 類似度, 不変量
鈴木昇一著
出版情報: 東京 : 創成社, 2019.11  xiv, 165p ; 26cm
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始まる
正規直交系を使った連続値特徴抽出モデル、2値特徴抽出モデル
パターンに含まれる最大のパターンとSS包含情報量、並びに、類似度関数SMの構成
周期関数の標本化定理
正規直交系の変換
移動変換のユニタリ化
K‐L直交系{ψl}leLとエントロピーモデルTφ
Dice係数、Jacard係数、余弦整形変換と類似度関数SM
文脈を考慮した類似度SMの構成
SUZUKI情報理論と、類似度関数SM
終わる
文献
付録A : Poisson方程式と、パターンモデルTφのユニタリ座標変換
付録B : 持論
始まる
正規直交系を使った連続値特徴抽出モデル、2値特徴抽出モデル
パターンに含まれる最大のパターンとSS包含情報量、並びに、類似度関数SMの構成
5.

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5. 例題で学ぶ知能情報入門
大堀隆文, 木下正博, 西川孝二共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2015.8  v, 188p ; 21cm
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1 知能情報入門 : 知能とは
人間の知能と機械の知能 ほか
2 複雑系入門 : 複雑系とは
カオス ほか
3 ニューラルネット入門 : ニューロンの基本構造
ニューロンのモデル化 ほか
4 強化学習入門 : 強化学習概論
強化学習モデル ほか
5 遺伝的アルゴリズム入門 : 遺伝的アルゴリズムの原理
遺伝的アルゴリズムの流れ ほか
付録
1 知能情報入門 : 知能とは
人間の知能と機械の知能 ほか
2 複雑系入門 : 複雑系とは
6.

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6. 情報論的学習とデータマイニング
山西健司著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2014.4  iv, 167p ; 21cm
シリーズ名: 数理工学ライブラリー ; 3
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1 情報論的学習理論小史—数理工学の視点から
2 情報論的学習理論1:確率的コンプレキシティの基礎 : 符号化と学習
一括学習とモデル選択
逐次的符号化と逐次的予測
確率的コンプレキシティ概念の変遷とこれから
3 情報論的学習理論2:確率的コンプレキシティの拡張と周辺 : 拡張型確率的コンプレキシティと学習
動的モデル選択
学習と最適化
章末ノート
4 データマイニング応用1:静的データ : クラスタリング / 離散データ
クラスタリング(連続データ) : ほか
5 データマイニング応用2:動的データ : 変化点検知
変化点検知による話題出現検知 ほか
1 情報論的学習理論小史—数理工学の視点から
2 情報論的学習理論1:確率的コンプレキシティの基礎 : 符号化と学習
一括学習とモデル選択
7.

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7. PHPによる機械学習入門
斉藤常治, 高橋佑幸著
出版情報: 東京 : リックテレコム, 2014.7  xi, 555p ; 24cm
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1 自然言語処理と機械学習処理とは / 自然言語処理と機械学習処理の概要
2 準備編 : 開発環境を用意しよう
デスクトップ環境を整える
支援ツールの導入
開発作業の流れ
3 自然言語処理の初歩 : PHPだけで自然言語文を解析してみよう
形態素解析ソフトウェア“MeCab”
PHP用のMeCabモジュール“php_mecab”を使ってみよう
4 自然言語処理の応用:テキストマイニング : 形態素解析用のPHPクラスを実装しよう
コーパス(言語資源)を使おう
単語の分布を調べよう
自然言語をベクトルに変換しよう
テキストクラスタリング
似ているもの同士をまとめよう
5 機械学習処理:ベイジアンフィルタ : ベイジアンフィルタとは
単語のスコアを計算してみよう
文書の判定用スコアを計算してみよう
判定用スコアを使った分類方法を考えよう
ベイジアンフィルタの性能を調べよう
ベイジアンフィルタのまとめ
1 自然言語処理と機械学習処理とは / 自然言語処理と機械学習処理の概要
2 準備編 : 開発環境を用意しよう
デスクトップ環境を整える
概要: 「自然言語処理」は、人間が普段使う言葉(自然言語)を、コンピュータが理解できる形に変換し、様々な加工や操作をすること。そして、「機械学習処理」は、人間ではとても扱いきれない大量のデータ分析作業を、人間に代わってコンピュータ(機械)が実現する … 処理のことです。単純な分類作業や判定作業を模倣します。あたかも人間が学習を進めていくように、そのアルゴリズムを発展させていく、その様を「機械学習」といいます。本書は、これらの分析を、普及率抜群のPHPで実現しました。 続きを見る
8.

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8. パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門
阿部重夫著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2011.4  vi, 204p ; 22cm
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9.

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9. はじめての機械学習
小高知宏著
出版情報: 東京 : オーム社, 2011.4  vi, 240p ; 21cm
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10.

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10. フリーソフトでつくる音声認識システム : パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで. 第2版
荒木雅弘著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2017.4  viii, 254p ; 22cm
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第1部 パターン認識の基礎 : パターン認識って何?
データをきちんと取り込もう
パターンの特徴を調べよう
パターンを識別しよう ほか
第2部 実践編 : 声をモデル化してみよう—音響モデルの作り方・使い方・鍛え方
HTKを使って単語を認識してみよう
文法規則を書いてみよう
統計的言語モデルを作ろう ほか
第1部 パターン認識の基礎 : パターン認識って何?
データをきちんと取り込もう
パターンの特徴を調べよう
概要: 深層学習などの最新手法にも対応。音声認識を題材に、機械学習の理論をかみくだいて解説。ゼロからはじめて理解できる、一番やさしい入門書!
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