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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共立出版, Nov 30, 2018 - Computers - 246 pages
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。

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About the author (2018)

●著者紹介
片岡駿(かたおか しゅん)
担当章 第3章。
2014年東北大学大学院情報科学研究科博士課程後期修了
現在 小樽商科大学商学部准教授,博士(情報科学)
専門 確率的情報処理
大関真之(おおぜき まさゆき)
担当章 第5章
2008年東京工業大学大学院理工学研究科博士課程修了
現在 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)
専門 量子機械学習,量子アニーリング,スパースモデリング
安田宗樹(やすだ むねき)
担当章 第4章
2008年東北大学大学院情報科学研究科博士課程後期修了
現在 山形大学大学院理工学研究科准教授,博士(情報科学)
専門 統計的機械学習,深層学習,情報統計力学
田中和之(たなか かずゆき)
担当章 第1、2章
1989年東北大学大学院工学研究科博士課程後期修了
現在 東北大学大学院情報科学研究科教授,工学博士
専門 確率的情報処理,統計的機械学習理論,情報統計力学

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