保護中: コーディングとプーリング(BoVW、GMM)
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推論技術:inference Technology"機械仕掛けの神"の創り方
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コメント
[…] コーディングとプーリング […]
[…] 次回はコーディングとプーリングについて述べる。 […]
[…] まずは基本的なユニグラムモデルについて、ユニグラムモデルでは文書を単語のBOW(Bag of Words)で表す。これはトピックを文書の中に出現する単語の多重集合で表すもので、語順の情報は無視したモデルとなる。この時BOWは、形態素解析、ストップワード除去、(可能であればstemmer処理(語彙を活用しない形に変換))することで形成する。 […]
[…] word2vecはまず入力部として、「文脈」と呼ばれる文の中で注目している単語wtの前後5単語wt-5, wt-4, .., wt-1, wt+1, …, wt+4,wt+5のBag-of-Words表現をインプットして、(注目した)単語wtを出力するような下図に示すCBOW(Continuous Bag Of Word)ニューラルネットを学習する。(前後5単語の部分はオプションで指定可能) […]
[…] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「画像認識」より。前回はコーディングとプーリングについて述べた。今回はそれらを用いた分類のアルゴリズムについて述べる。 […]
[…] BoVWとカーネルの組み合わせ […]
[…] 局所特徴抽出、統計的特徴抽出、コーディングやプーリングをそれぞれ一つのモジュールとして、このモジュールを多段に重ねた構造を深い構造と呼ぶ。この深い構造を入力から出力までend-to-endで学習する手法を深層学習(deep learning)と呼ぶ。深層学習では、構成するモジュールをニューラルネットワークによって設計する事が一般的であり、ニューラルネットワークを用いた深い構造をディープニューラルネットワークによって設計する事が一般的であり、ニューラルネットワークを用いた深い構造をディープニューラルネットワーク(deep neural network)と呼ぶ。深層学習を利用する事で、前述した局所特徴抽出やコーディング手法に詳しくなくても、入力データに対して望ましい出力を予測するシステムの構築が可能となる。一方で、適切なネットワーク構造の設計やパラメータの学習が難しいことから、必要となる訓練データ量が増大することが、深層学習の利用時の問題として挙げられる。 […]
[…] 画像処理における局所特徴抽出、統計的特徴抽出、コーディングやプーリングをそれぞれ一つのモジュールとして、このモジュールを多段に重ねた構造を深い構造と呼ぶ。この深い構造を入力から出力までend-to-endで学習する手法を深層学習(deep learning)と呼ぶ。深層学習では、構成するモジュールをニューラルネットワークによって設計する事が一般的であり、ニューラルネットワークを用いた深い構造をディープニューラルネットワークによって設計する事が一般的であり、ニューラルネットワークを用いた深い構造をディープニューラルネットワーク(deep neural network)と呼ぶ。深層学習を利用する事で、前述した局所特徴抽出やコーディング手法に詳しくなくても、入力データに対して望ましい出力を予測するシステムの構築が可能となる。一方で、適切なネットワーク構造の設計やパラメータの学習が難しいことから、必要となる訓練データ量が増大することが、深層学習の利用時の問題として挙げられる。 […]