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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

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

作者: 大関真之 / 片岡駿 / 田中和之 / 安田宗樹

価格 3,520(税込)
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作品内容

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

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。+ 続きを読む

作品情報

出版社
ジャンル ビジネス・実用等 > ビジネス・経済・IT
掲載雑誌
レーベル名
シリーズ
電子版発売日 2020/12/04
紙の本発売日 2018/11/30 ( 2010年代 )
ページ数: P246
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