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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

共立出版
片岡駿 大関真之 安田宗樹 田中和之 

価格
3,456円(本体3,200円+税)
発行年月
2018年11月
判型
A5
ISBN
9784320111233

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内容情報
[BOOKデータベースより]

第1章 統計的機械学習の基礎(ベイズ統計;最尤推定 ほか)
第2章 ガウシアングラフィカルモデルの統計的機械学習理論(ガウシアングラフィカルモデルによるノイズ除去とEMアルゴリズム;一般化されたスパースガウシアングラフィカルモデル ほか)
第3章 画像補修問題への応用(確率モデルに基づく画像補修法;画像補修シミュレーション ほか)
第4章 確率モデルによるパターン認識(確率モデルによるパターン認識問題へのアプローチの基礎;多値ロジスティック回帰モデル ほか)
第5章 圧縮センシングとその近辺(ベイズ推定;L1ノルムが存在する最適化問題 ほか)

[日販商品データベースより]

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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