保護中: パターン認識アルゴリズム
アルゴリズム:Algorithms
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アルゴリズム:Algorithms"機械仕掛けの神"の創り方
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コメント
[…] 次回は機械学習技術のアルゴリズム(パターン認識)について述べたい。 […]
[…] 以前述べた機械学習のアルゴリズム紹介の中でニューラルネットについてざっくりと述べたが今回はそれらを一歩進めた深層学習技術についての全体像を述べる。人工知能学会より出版されている「深層学習Deep Learning」の序文の「深層学習手法の全体像」から。深層学習の全体像は以下の図のようになる。 […]
[…] ブレット・ランツによる「Rによる機械学習」から、「第5章 分割統治– 決定木と分類ルールを使った分類」より。決定木に関しては以前の「パターン認織アルゴリズム」でも概要は述べたが、今回は更に詳細に述べる。 […]
[…] Word2Vecは上記のようなしくみで各単語に相当する分散ベクトル表現を得ることができ、これとコサイン類似度を組み合わせると単語間の類似性が、前述したPCAやk-means等のクラスタリングツールを使うことでクラスタリングを行うことができる。 […]
[…] パターン認織アルゴリズム 最近傍、決定木、ニューラルネット […]
[…] ニューラルネットワーク 人工ニューラルネットワークは、ノード（またはニューロン）とそれらの間の重み付けされた接続で構成されている。ノードは、入力、出力、および何もないか1つ以上の隠れ層を持つ層にグループ化される。通常、隠れ層の各ノードは、前の層と次の層のすべてのノードに接続される。ニューラルネットワークは、その適応性の高さから、実際に広く使用されている。いくつかのタイプのニューラルネットワークが、オントロジーマッチングのさまざまなタスクに使用されている。たとえば、カテゴリ化と分類によって属性間の対応関係を発見したり（Li and Clifton 1994、Esposito et al.2010）、特定のマッチングタスクに関してマッチングシステムを調整するためにマッチャーウェイトなどのマッチングパラメータを学習したりする（Ehrig et al.2005、Mao et al.2010、Gracia et al.2011）。ここでは、上述の最初のタスクに焦点を当て、マッチングパラメータの学習については後節で述べる。 スキーマレベルおよびインスタンスレベルの情報が与えられた場合、データをさらに操作する際の計算の複雑さを軽減するために、この入力をm個のカテゴリーに分類することが有用な場合がある。この目的のために、自己組織化マップネットワークとそれに対応する自己組織化学習アルゴリズムを使用することができる(Koho-nen 2001)。自己組織化マップネットワークは，入力層のn個のノードを出力層のm個のカテゴリーに分類する。通常，mは，クラスタの半径を設定することにより，カテゴリをどの程度詳細にすべきかに基づいて事前に定義される。入力パターンや属性（フィールドの長さやデータの種類など）は、n次元の特徴空間における次元と見なされる。ネットワーク内のニューロンは、与えられた入力パターンの特徴に応じて組織化される。これにより、類似した特性を持つニューロンがマップ上の関連する領域に配置される、クラスター化されたニューロン構造が形成される。出力層の各ノードは、クラスターの中心を表している。 […]
[…] パターン認織アルゴリズム […]
[…] クラスタリング(clustering) : 入力データを、何らかの基準に従ってK個の集合に分けるタスク。様々なモデルとアルゴリズムがある。 […]
[…] 理や認識を行うための技術となる。ここでのニューラルネットワークとは、”パターン認識アルゴリズム“でも述べているような人工神経回路網（Artificial Neural Network: ANN）とも呼ば […]
[…] 初心者の教育のためのアルゴリズム初歩、パターン認織アルゴリズム | Deus Ex Machina より: 2021年6月14日 4:43 AM […]