出版者
新人物往来社
巻号頁・発行日
1996
著者
埼玉県編
出版者
埼玉県
巻号頁・発行日
1993

1 0 0 0 農民

著者
松永伍一編
出版者
新人物往来社
巻号頁・発行日
1972
著者
労働運動研究所
出版者
労働運動研究所
巻号頁・発行日
1969

1 0 0 0 福大史学

著者
福島大学史学会 [編]
出版者
福島大学史学会
巻号頁・発行日
1965

1 0 0 0 農民文学

著者
日本農民文学会 [編]
出版者
日本農民文学会
巻号頁・発行日
1955
出版者
毎日新聞社
巻号頁・発行日
1946

1 0 0 0 婦人運動

著者
職業婦人社
出版者
職業婦人社
巻号頁・発行日
1925

1 0 0 0 OA 大赦調書

出版者
巻号頁・発行日
vol.[71] 二十八 四分冊ノ三 (御転任御兼任御祝儀御之御赦ニ付前々御仕置ニ成候者共書付 一(文政元年)),

1 0 0 0 OA 有司武鑑

出版者
出雲寺万次郎
巻号頁・発行日
1865
著者
上田 修功
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.16, no.2, pp.299-308, 2001 (Released:2002-02-28)
参考文献数
18
被引用文献数
1 1

When learning a nonlinear model, we suffer from two difficulties in practice: (1) the local optima, and (2) appropriate model complexity determination problems. As for (1), I recently proposed the split and merge Expectation Maximization (SMEM) algorithm within the framework of the maximum likelihood by simulataneously spliting and merging model components, but the model complexity was fixed there. To overcome these problems, I first formally derive an objective function that can optimize a model over parameter and structure distributions simultaneously based on the variational Bayesian approach. Then, I device a Bayesian SMEM algorithm to e.ciently optimize the objective function. With the proposed algorithm, we can find the optimal model structure while avoiding being trapped in poor local maxima. I apply the proposed method to the learning of a mixture of experts model and show the usefulness of the method.
著者
安部 修仁
出版者
日経BP社
雑誌
日経ビジネス (ISSN:00290491)
巻号頁・発行日
no.1365, pp.100-103, 2006-11-06

吉野家ディー・アンド・シーが手がけたM&A(企業の合併・買収)には、2005年9月にジャスダック証券取引所に上場した京樽、うどんチェーンはなまる(東京都中央区)、中華宅配の上海エクスプレス(東京都中野区)、韓国料理のファストフード石焼ビビンパ(東京都渋谷区)などがあります。 M&Aの対象とする会社は、成長が速くなるとか、内部の充実を図るとか、僕らが関わるメリット…
著者
清水 敦
出版者
信州大学教養部
雑誌
信州大学教養部紀要.
巻号頁・発行日
vol.25, pp.121-142, 1991-03-15
著者
縄田 喜治
出版者
東京大学
巻号頁・発行日
1984

博士論文