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授業ホームシラバス講義資料

バックグラウンドとなる科目

確率・統計および演習

授業内容

  1. パターン認識系の構成,特徴抽出と特徴ベクトル
  2. プロトタイプと最近傍決定則,線形識別関数
  3. パーセプトロンの学習規則,重み空間と解領域
  4. パーセプトロンの収束定理,次元数と学習パターン数
  5. 多数決法,区分的線形識別関数
  6. Widrow-Hoffの学習規則,重回帰分析
  7. 誤差評価とパーセプトロン
  8. 誤差逆伝播法,ニューラルネットワーク,特徴の評価
  9. 特徴空間の変換,Fisherの方法
  10. K-L展開
  11. 経験確率と主観確率,ベイズの定理
  12. ベイズ更新,ベイズ推定
  13. ベイズ決定則,ベイズ誤り確率
  14. 最尤法によるパラメータ推定
  15. 試験

履修条件・注意事項等

線型代数、確率・統計の知識をしっかり身につけておくこと。 演習では、コンピュータシミュレーションを行うので、プログラミングについてもある程度のスキルが必要となる。

教科書

わかりやすいパターン認識:石井健一郎他(オーム社)

その他適宜資料を配付する。

参考書

認識工学:鳥脇純一郎(コロナ社)

成績評価

達成目標に対する評価の重みは同等である。
期末試験50%、演習課題レポートを50%で評価し、100点満点で60点以上を合格とする。

最終更新日:2011年03月09日
最終更新日の時点の講義内容で公開を行っております。
最新年度の講義と内容が異なる可能性がありますのでご注意ください。

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