保護中: 畳み込みニューラルネットワーク(1)順伝搬と逆伝搬アルゴリズムとミニバッチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用可能なDNNでのアルゴリズムの基礎となる順伝搬と逆伝搬アルゴリズムとミニバッチ
深層学習:Deep Learning
深層学習について
人工知能技術、機械学習技術のブレークスルーの一つである深層学習技術
保護中: 分類(4)集団学習(アンサンブル学習,ランダムフォレスト)と学習結果の評価(交差検証法)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能タスクのためのデータ分類のための集団学習のアルゴリズムと分類結果の評価(アンサンブル学習、バギング、ブースティング、ランダムフォレスト、交差検証)
保護中: 分類(3)確率的識別関数(ロジスティック,ソフトマックス回帰)と局所学習(K近傍法,カーネル密度推定)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるデータ分類の為の分類器に用いられる確率的識別関数と局所学習(マハラノビス距離,カーネル密度推定,最近傍クラス平均分類器,K近傍法,ソフトマックス回帰,ロジスティック回帰)
保護中: 分類(2)最適化のプロセス(勾配降下法,ニュートン法,パーセプトロン,SVM)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)への活用のための画像認識のための分類技術、パーセプトロン、2乗損失(Adakineアルゴリズム)、SVM(SGD-SVMアルゴリズム)
保護中: 分類(1)分類器のアルゴリズム(ベイズ決定則)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)に活用される画像認識のための分類アルゴリズムの概要(確率的アプローチ)
保護中: コーディングとプーリング(BoVW、GMM)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)に活用可能な画像認識の局所特徴をベクトルに統合するコーディングとプーリングの具体的な手法(BoVW、混合ガウス分布(GMM)、GMMスーパーベクトル、フィッシャーベクトル、VLAD、VLAT)
統計的特徴抽出(PCA,LDA,PCS,CCA)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)に活用される画像認識の局所特徴抽出をロバストにするための統計的特徴抽出(主成分分析(PCA)、白色化、フィッシャー線形判別分析(LDA)、正準相関分析(CCA)、偏最小2乗法(PLS)
保護中: 局所特徴(3)各種記述子について(SIFT,SURF,BRIEF,BRISK,HGO,GIST)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクへの活用のための画像認識の最初のステップである局所特徴抽出のための局所記述子概要(SIFT記述子、CNN、SURF記述子、BRISK記述子、HLAC記述子、GIST記述子)
保護中: 局所特徴(2)各種検出器について(エッジ、コーナー、ブロブ検出器)
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)に活用可能な画像認識技術での局所特徴抽出のための各種検出器概要(エッジ検出器、コーナ検出器、ブロブ検出器)