保護中: 劣モジュラ最適化と機械学習 – 概要 微分積分:Calculus Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.03.15 2021.05.13 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] これらに適用される技術としては、離散データの最適化である劣モジュラ最適化や、スパースモデリングを使った圧縮センシング、また各種推論技術等がある。 […]
[…] また、センサーの物理的な配置は「センサ配置の最適化に用いられる劣モジュラ最適化」で述べられているような離散データの最適化手法を用いて最適化するとこができる。 […]
[…] 劣モジュラ最適化と機械学習 – 学習における劣モジュラ性 […]