保護中: グラフィカルモデルの構造学習
ベイジアンネットワークやマルコフ確率場でグラフ構造をデータから学習する方法について(Max-Min Hill Climbming(MMHC)、Chow-Liuのアルゴリズム、スコア関数を最大化する方法、PC(Peter Spirtes and Clark Clymoir)アルゴリズム、GS(Grow-Shrink)アルゴリズム、SGS(Spietes Glymour and Scheines)アルゴリズム、スパース正則化、独立性条件)
マルコフ確率場
保護中: 最大流とグラフカット(3) マルコフ確率場における推論とグラフカット
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための離散情報最適化手法である劣モジュラ最適化によるグラフ最大流抽出のためのマルコフ確率場における推論とグラフカット
グローバルマッチングでのsimilarity(類似性)(5)確率的アプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)活用の為の自然言語の類似性。関係性のパータンマッチングによるオントロジーの類似性評価、確率的アプローチ
保護中: グラフィカルモデル 概要とベイジアンネットワーク
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、ベイジアンネットワーク
保護中: グラフィカルモデル概要とマルコフ確率場
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、マルコフ確率過程
確率と論理の統合(1) ベイジアンネットとKBMCとPRMとSRL
確率と論理の統合、知識ベース(KBMC)によるベイジアンネットの自動生成、prolog、後ろ向き推論