統計的因果探索問題における「グラフニューラルネットワーク」の機能
問題設定：統計的因果探索問題 ベイジアンネットワークの構造学習は、独立性検定や条件付き独立性検定による消去法的な探索を前提とした「スコア準拠の構造学習」として実…
機械学習詳解
カテゴリ一 記事一覧
統計的因果推論問題の枠組み
問題設定：統計的因果推論問題の枠組み 「統計的因果推論(Causal inference in statistics)」とは、観測データから得られた不完全な情報…
回帰問題としての物体検知問題とYOLOの機能
問題設定：回帰問題としての物体検知問題 基本的にFast R-CNNとFaster R-CNNは、物体検知問題を＜物体の分類問題＞と＜バウンディングボックスの回…
フィルタリング問題におけるカルマンフィルタの機能
問題設定：フィルタリング問題 古典的なフィルタリング問題においては、測定された時系列データから得られた信号成分のみを観測することで、ノイズ成分を除去するアルゴリ…
時系列データの予測問題、フィルタリング問題、スムーシング問題の枠組み
問題設定：時系列データの予測問題の枠組み 適切な問題解決策は、適切な問題設定の下で可能になる。時系列データを分析する場合、その多くは「予測問題(predicti…
ドメイン適応問題の枠組みにおけるFaster R-CNNの展開
問題設定：物体検知のドメイン適応問題 「ドメイン適応(domain adaptation)」は転移学習の方法の一種として位置付けられている。ドメイン適応では、タ…
物体検知問題とFaster R-CNNのある種の進化論的な再記述について
問題設定：回帰問題と分類問題のマルチタスクとしての物体検知問題 よく話題になっていたように、物体検知器として設計されているFast R-CNN(a Fast R…
物体検知モデルの派生問題としての「小さな物体」
問題設定：小さな物体についての物体検知は如何にして可能になるのか 物体検知(Object detection)はコンピュータビジョンにおける基礎的かつ重要な問題…
「教師なし」ドメイン適応と「自己教師あり」ドメイン適応の差異
問題設定：ドメイン適応問題 『半教師あり学習による教師なしドメイン適応：深層再構成分類ネットワーク(DRCN)とPixelGANの機能』でも取り上げた通り、Bo…
FPSの「エイム」の自動化は物体検知問題なのか
問題設定：物体検知としての「エイム」 FutureNNAimbotは、物体検知(object detection)の機械学習モデルを利用することで、FPS(Fi…