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学習と進化的計算
「学習と進化的計算」の講義に関する連絡事項などを随時更新していく予定です． ■ 授業概要 コンピュータによる様々な学習や進化的計算について学ぶ。具体的には、新 しい情報処理の手法として注目されているニューラルネットワーク、ファジィ、 遺伝的アルゴリズムなどを対象とする。学習に関しては、ニューラルネットワー クを中心に代表的なモデルについて、簡単な例題を見ながら学んでいく。進化 的計算に関しては、遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミングなどについて 学ぶ。さらに、これらの手法が、実際にどのように使われているかを、具体的 な例を取り上げることで、理解を深める。 ■ 授業方法 前半の授業でニューラルネットワークや進化的計算の基礎について学び、後 半の授業の中でそれらのプログラムを実際に作成することで理解を深めていく。 ■ 成績評価方法 出席、課題(毎回)、期末レポート(プログラミングの課題
リカレントネットの学習法と応用： オートマトンの抽出
Next: RNNについて リカレントネットの学習法と応用： オートマトンの抽出 複雑系解析論講座 橋本研究室 小林 仁 概要: リカレントニューラルネットワーク（RNN）はフィードバックを持っており、従来のフィードフォワード、Hopfieldモデル等と異なり、時系列データを容易に取り扱うことができる。 しかし、RNNは構造が異なるため、従来の学習則を直接適用することはできない。そのためRNN独自の学習則が必要となる。ここではそのなかでも基本的な学習則について紹介する。またRNNに対する学習則はいくつか提案されているが、各々は異なる特徴を持っており、実際にどれを適用するべきかを考えなくてはならない。よってここではそのような学習則の持つ特徴に関する研究についても要約する。 先に述べた特徴より、RNNは様々な時系列パターンの認識や生成に用いることができると考えられる。ここではどのような問題に、
http://www.ai.u-hyogo.ac.jp/~arima/arima.pdf
2002 5 8 , 1 , , GNP, , , t yt 1, 2, . . . , T , {yt}T t=1 = {y1, y2, · · · , yT } (1) 1: Iowa City 2: GDP 1 Iowa City 12 3 GDP , , 1 2 , , (1) T Y1, Y2, · · · , YT {1, 2, . . . , T} , , {Yt}t≥1 = {Y1, Y2, Y3, · · ·} (2) (2) , , , {Yt}t≥1 , E(Yt) (3) Var(Yt) = E[(Yt − E(Yt))2 ] (4) Corr(Yt, Yt−k) = E[(Yt − E(Yt))(Yt−k − E(Yt−k))]/Var(Yt) (5) (3), (4) Yt , (5) Yt Yt−k , {Yt}t≥1 k t , 2 k , E(Yt) =
NPO法人ビュー・コミュニケーションズ
わが国経済社会は未曾有の激動に直面し、 地球規模の競争環境への適応とＩＴ （情報技術）活用の ビジネス革新がその渦の中心にあります。 ビュー・コミュニケーションズはこれらによる課題に対し、 ＩＴ面でのボランティア支援を行うべく活動を続けています。
計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
Restricted Boltzmann Machineの学習手法についての簡単なまとめ
近年の機械学習ではDeep Learningと呼ばれる分野が一世を風靡しています．コンピュータビジョンや自然言語処理，音声認識などの分野では何らかの問題を解こうとした際に，まず対象の入力データからSIFTやケプストラムといった何らかのアルゴリズムを用いて特徴ベクトルを抽出し，ごりごりと判別していくといった流れが一般的です．しかし，その特徴ベクトルを生成するという生のデータから本質となる部分を抽出するアルゴリズム自体は研究者が一生懸命考えながら作るのが普通でした． Deep Learningの分野で最も有名な手法の一つであるDeep Belief Nets(DBN) [Hinton06]は，研究者がアルゴリズムを作るのではなく，それ自体も機械学習にやらせましょうという動機で生まれたアルゴリズムです．DBNではまるで一昔前にやたら流行ったニューラルネットワークのように各ノードを層状に配置し，そ
Introduction to Neural Networks
CS-449: Neural Networks Fall 99 Instructor: Genevieve Orr Willamette University Lecture Notes prepared by Genevieve Orr, Nici Schraudolph, and Fred Cummins Course content Summary Our goal is to introduce students to a powerful class of model, the Neural Network. In fact, this is a broad term which includes many diverse models and approaches. We will first motivate networks by analogy to the brain.
ニューラルネットワーク入門 〜目次〜
ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) ０ はじめに 学習の進め方 １ 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ ２ 階層型ネットワーク ２．１ パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ ２．２ バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算１（出力層から中間層） 後向き演算２（中間層から入力層） ＢＰのシミュレーション ＢＰシミュレータ まとめ ２．３ その他の階層型ネットワーク ネオ
pybrainでニューラルネットワーク入門 - mizchi log
勉強しつつ書いてみる。微妙な知識で書いてるので、おそらく間違ったことをたくさん書いてる。 まあせめて初学者らしく、初学者に通じるように平易な言葉で！ やりたいこと 関数(モデル)に乱数を与えて生成した訓練データから、元の関数の振る舞いを模倣(近似)できるようにする。 pybrain Pythonで扱えるニューラルネットワークのライブラリ、だそうで。 ギッハブからインスコ $ git clone git://github.com/pybrain/pybrain.git $ cd pybrain $(sudo) python setup.py install参考: 映像奮闘記: PyBrain - a modular Machine Learning Library for Python 概要 バックプロパゲーション(誤差伝搬法) 入力層 - 隠れ層 - 出力層の三層からなり、入力層のノードは
メモブログ
気が付くと一月経っていますね…。機械学習のネタとして、Kaggle[1]を少し試してみることにしました。感想としては、前処理大変だな、という感じです。Getting StartedのDigit Recognizer、Titanic: Machine Learning from Disaster、Facial Keypoints Detectionをやってみましたが、掛けているデータがあるとか、顔画像も逆光で光の当たり方がバラバラなど、実際の問題に近づくほど綺麗なデータが揃わずに前処理などが重要になってくる気がしました。後は深層学習が主流かと思ったのですが、LightGBM[2]などを使った決定木ベースの方がいい問題も多いんですね。 以下はメモです。 csvファイルの読込み import pandas as pd csv_train = pd.read_csv(filepath_or_buf
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Ziyan Zhou
【FPGA Implementation】 Digital Hardware for Neural Network Using CORDIC Algorithm-A.T.Nguyen-ICG-TUT | PDF
名古屋工業大学岩田彰研究室WebSite - A.I.Lab Web Site
Google TechTalks
ニューラルネットワークを用いたパターン認識
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