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はじめに
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有限混合分布モデルの学習に関する研究 (Web 版)
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本章のまとめ
複数情報源からの属性概念獲得
Subsections
はじめに
複数情報源からの属性概念獲得
正準相関分析による次元圧縮
混合分布と EM アルゴリズム
混合分布によるモデル化
パラメータの初期値
収集データと特徴抽出
画像データ
画像特徴量
画像の前処理:
入力画像の特徴ベクトルの構成:
音声データ
音声特徴量
実験
実験の手順
学習データ作成
正準相関分析
EM アルゴリズムによる学習
画像に対する属性の出力
学習結果の評価
結果
本章のまとめ
各情報源における情報表現
共通情報抽出
構造抽出
Shotaro Akaho 平成15年7月22日
