アルゴリズム:Algorithms 説明できる機械学習
説明できる人工知能について、モルナルの論文の前半の概要、説明とは、本質的 か後付けかがあり、後者のアプローチにおいて、アルゴリズムを用いて入力と出力のペアから説明を構築する。良い説明とは反例で比較できるものである。
機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms Clojure Clojureでの one hot vectorとcategory vector
自然言語処理の機械学習の用途のためのClojureによるone-hot-vectorとcategory-vectorの実装
機械学習:Machine Learning 保護中: 行列分解-2つのオブジェクト間の関係特徴の抽出
関係性の機械学習による抽出、行列分解によるアプローチ、非負行列分解、
機械学習:Machine Learning 保護中: 非対称関係データのクラスタリング技術 – 確率的ブロックモデルと無限関係モデル
関係性の機械学習による抽出、確率的ブロックモデルと無限関係モデル
最適化:Optimization 保護中: 対称関係データのクラスタリング -スペクトラルクラスタリング
グラフの解析等に用いられる関係性の機械学習による抽出、知識抽出と予測、スペクトラルクラスタリング
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 変分ベイズ学習 – イントロダクション
機械学習におけるベイズ推定の最適化のための変分法の基礎
アルゴリズム:Algorithms 保護中: オンライン機械学習概要
少数の教師データから逐次学習を行うオンライン学習の基礎
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ深層学習 – イントロダクション
深層学習と確率的生成モデルの進化形であるベイズ深層モデルの概要
推論技術:inference Technology 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
推論技術:inference Technology 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