内容説明
認識と学習の分野における膨大な研究の中から応用性の高い基本的な技法を選定、わかりやすい「解説」と、シミュレーション実験の結果を示した「適用例」が特色である。
目次
1 ベイズの識別規則
2 古典パーセプトロンの学習
3 現代パーセプトロンの学習
4 KL展開
5 時系列パターンの線形予測
6 DPマッチング
7 NN法とボロノイ図
8 ヒドンマルコフモデル
9 ホップフィールドマシン―決定論的最小値探索機械
10 アニーリングとボルツマンマシン―確率論的最小値探索機械
認識と学習の分野における膨大な研究の中から応用性の高い基本的な技法を選定、わかりやすい「解説」と、シミュレーション実験の結果を示した「適用例」が特色である。
1 ベイズの識別規則
2 古典パーセプトロンの学習
3 現代パーセプトロンの学習
4 KL展開
5 時系列パターンの線形予測
6 DPマッチング
7 NN法とボロノイ図
8 ヒドンマルコフモデル
9 ホップフィールドマシン―決定論的最小値探索機械
10 アニーリングとボルツマンマシン―確率論的最小値探索機械
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