保護中: スパースモデリングと多変量解析(5)グラフィカルlassoとその活用(異常検知等)

コメント

1. データ圧縮や特徴量抽出に活用されるスパースモデル機械学習 | Deus Ex Machina より:

   2021年8月30日 5:00 AM

   […] スパース性に基づく機械学習(5) ノイズありL1ノルム最小化問題(lasso) […]

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2. グラフデータの次元削減に活用されるグラフデータスパースモデル | Deus Ex Machina より:

   2021年8月30日 5:03 AM

   […] 以上、今回は関係性にスパース性を入れるための基本的な概念について述べた。次回はそれらを具体的に求める手段について述べる。 […]

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3. スパースモデルを用いた画像情報の機械学習とスパースランドモデル | Deus Ex Machina より:

   2021年8月31日 4:45 AM

   […] 岩波データサイエンスシリーズ「スパースモデリングと多変量データ解析」より。前回はグラフィカルlassoとその活用(異常検知等)について述べたい。今回は画像処理とスパースについて述べたいと思う。 […]

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4. IOT技術の中心的な要素となるセンサー情報のハンドリングの概要 | Deus Ex Machina より:

   2021年10月2日 8:35 PM

   […] IOTのアプローチとしては、特定の測定対象に対して個別にセンサーを設定し、その測定対象の特性を詳細に解析するタイプののものと、「異常検知へのスパースモデルの適用」にも述べられているように複数のセンサーを複数の対象に向けて設置し、それぞれのデータの中から特定のデータを選択して異常検知等の特性を判定するものに分けられる。 […]

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5. 異常検知・変化検知のための様々な機械学習技術に対する概要解説 | Deus Ex Machina より:

   2021年12月11日 9:34 AM

   […] 異常検知へのスパースモデル適用 […]

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6. 構造学習について | Deus Ex Machina より:

   2022年5月25日 10:20 AM

   […] グラフィカルlassoを用いたグラフの疎構造学習 […]

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