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計算機によるパターン認識と学習について、基礎的方法を記述している。 まず、基礎知識として、①計算機による認識や学習とは何か、②パターン認識や学習で扱う情報表現の方法と、それらの表現の生成や変換の方法について、述べている。 次に、パターン認識として、①パターンの特徴の抽出方法、②そ...
計算機によるパターン認識と学習について、基礎的方法を記述している。 まず、基礎知識として、①計算機による認識や学習とは何か、②パターン認識や学習で扱う情報表現の方法と、それらの表現の生成や変換の方法について、述べている。 次に、パターン認識として、①パターンの特徴の抽出方法、②それらを活用したパターン理解の方法について、様々なアルゴリズムを、演習を用いながら説明している。 さらに、学習として、①学習とは何かといった計算機による学習の基礎、②手続きの学習、③論理に基づく学習、④大量データからの学習、を説明している。 最後に、並列分散処理として、分布的なパターン表現を用いた場合の学習法が説明されている。 なお、ここで扱うパターン認識は、画像パターンの認識のみを扱っており、音声や３次元画像、動画などなどの他のデータに関する認識は、取り扱っていない。
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