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1.

図書
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1. 画像処理の統計モデリング : 確率的グラフィカルモデルとスパースモデリングからのアプローチ
片岡駿 [ほか] 著 ; 照井伸彦 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 共立出版, 2018.11  xii, 246p ; 21cm
シリーズ名: クロスセクショナル統計シリーズ / 照井伸彦 [ほか] 編 ; 8
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第1章 統計的機械学習の基礎 : ベイズ統計
最尤推定 ほか
第2章 ガウシアングラフィカルモデルの統計的機械学習理論 : ガウシアングラフィカルモデルによるノイズ除去とEMアルゴリズム
一般化されたスパースガウシアングラフィカルモデル ほか
第3章 画像補修問題への応用 : 確率モデルに基づく画像補修法
画像補修シミュレーション ほか
第4章 確率モデルによるパターン認識 : 確率モデルによるパターン認識問題へのアプローチの基礎
多値ロジスティック回帰モデル ほか
第5章 圧縮センシングとその近辺 : ベイズ推定
L1ノルムが存在する最適化問題 ほか
第1章 統計的機械学習の基礎 : ベイズ統計
最尤推定 ほか
第2章 ガウシアングラフィカルモデルの統計的機械学習理論 : ガウシアングラフィカルモデルによるノイズ除去とEMアルゴリズム
2.

図書
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2. 深層学習
麻生英樹 [ほか] 共著 ; 神嶌敏弘編
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2015.10  xvi, 267p, 図版 [4] p ; 21cm
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第1部 基礎編 : 階層型ニューラルネットワークによる深層学習
深層ボルツマンマシン
事前学習とその周辺
大規模深層学習の実現技術
第2部 応用編 : 画像認識のための深層学習
音声認識のための深層学習
自然言語処理のための深層学習
第1部 基礎編 : 階層型ニューラルネットワークによる深層学習
深層ボルツマンマシン
事前学習とその周辺
概要: 人工知能研究に急展開!!この20年で最大のブレークスルーが到来。人工知能研究の歴史は古い。なかでも、決定木、ベイジアンネットワーク、サポートベクトルマシン...と、試行錯誤しながらも着実に歩みを進めてきた「機械学習」が、ここに来て一気に飛躍 … する様相を見せ始めた。深層学習—ディープラーニング(Deep Learning)とは何か?いま何が起きているのか?第一線の研究者たちが徹底解説! 続きを見る
3.

図書
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3. スパースモデリング : 理論、アルゴリズム、応用
Irina Rish, Genady Ya. Grabarnik著
出版情報: 東京 : ジャムハウス, 2020.1  xiii, 232p ; 24cm
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第1章 導入
第2章 スパース復元:問題の定式化
第3章 理論的な結果 / 決定論的なもの
第4章 理論的結果 / 確率論的部分
第5章 スパース復元問題のためのアルゴリズム
第6章 LASSOとその拡張:構造化されたスパース性
第7章 LASSOを超えて:他の損失関数
第8章 スパースグラフィカルモデル
第9章 スパース行列因子分解:辞書学習とその先
付録A : 数学的準備
第1章 導入
第2章 スパース復元:問題の定式化
第3章 理論的な結果 / 決定論的なもの
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