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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
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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2018/11/30
  • 出版社: 共立出版
  • サイズ:21cm/246p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-320-11123-3
  • 国内送料無料
専門書

紙の本

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 (クロスセクショナル統計シリーズ)

著者 片岡 駿 (著),大関 真之 (著),安田 宗樹 (著),田中 和之 (著),照井 伸彦 (ほか編)

確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について、画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説。スパースモデリングの理論的基盤の深化の様子を、連続最適化問題という視点...

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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 (クロスセクショナル統計シリーズ)

税込 3,456 32pt

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商品説明

確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について、画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説。スパースモデリングの理論的基盤の深化の様子を、連続最適化問題という視点から紹介する。【「TRC MARC」の商品解説】

本書では,確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について,画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説することから始める。特にパターン認識では,クラス分類問題という視点において,多値ロジスティック回帰モデルと制約ボルツマンマシンという2つの確率的グラフィカルモデルを通し,深層学習の基礎となる数理を紹介する。その上で,グラフ構造の疎(Sparse)性という深層学習とは真逆の性質を元に急速に展開しつつあるスパースモデリングという新しい研究領域の最近の理論的基盤の深化の様子を,連続最適化問題という視点から解説する。【商品解説】

目次

  • 第1章 統計的機械学習の基礎
  • 1.1 はじめに
  • 1.2 ベイズ統計
  •   1.2.1 離散状態空間における確率分布とベイズの公式
  •   1.2.2 連続状態空間における確率密度関数とベイズの公式
  •   1.2.3 最大事後確率推定と最大事後周辺確率推定
  • 1.3 最尤推定
  •   1.3.1 カルバック・ライブラー情報量
  •   1.3.2 経験分布と最尤推定
  •   1.3.3 不完全データと周辺尤度最大化

著者紹介

片岡 駿

略歴
〈片岡駿〉小樽商科大学商学部准教授。博士(情報学)。専門は確率的情報処理。
〈大関真之〉東北大学大学院情報科学研究科准教授。東京工業大学科学技術創成研究院准教授。博士(理学)。

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