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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 8)
片岡 駿,
大関 真之,
安田 宗樹,
田中 和之
著
照井 伸彦
編
発行年月 |
2018年11月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
12p,246p |
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大きさ |
21cm |
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ジャンル |
和書/理工学/情報学/情報理論 |
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ISBN |
9784320111233 |
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商品コード |
1028643003 |
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NDC分類 |
007.1 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2019年01月1週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1028643003 |
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著者紹介
片岡 駿(著者):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(著者):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)。
内容
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。