スパース性に基づく機械学習

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スパース性に基づく機械学習
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内容紹介

画像、音声、テキストなど多分野で注目されているアルゴリズム最適化の考え方を解説。「疎」という性質は何を指し、どう使えるのか。

目次

  • 第1章 はじめに
  • 第2章 データからの学習
  • 第3章 スパース性の導入
  • 第4章 ノイズなしL1ノルム最小化の理論
  • 第5章 ノイズありL1ノルム最小化の理論
  • 第6章 L1ノルム正則化のための最適化法
  • 第7章 グループL1ノルム正則化に基づく機械学習
  • 第8章 トレースノルム正則化に基づく機械学習
  • 第9章 重複型スパース正則化
  • 第10章 アトミックノルム
  • 第11章 おわりに

製品情報

製品名 スパース性に基づく機械学習
著者名 著:冨岡 亮太
発売日 2015年12月19日
価格 定価 : 本体2,800円(税別)
ISBN 978-4-06-152910-6
判型 A5
ページ数 192ページ
シリーズ 機械学習プロフェッショナルシリーズ

著者紹介

著:冨岡 亮太(トミオカ リョウタ)

Microsoft Research 研究員

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