『安田 宗樹(実用)』の電子書籍一覧
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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。
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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。 -
深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。この分野の最先端の著者らが人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。
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