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おさかなさん
おさかなさん (
@sakanazensen
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一般化調和解析の周波数領域での振舞い : 本当にGHAはFFTより精度がよいのか?
CiNii 論文 - 一般化調和解析の周波数領域での振舞い : 本当にGHAはFFTより精度がよいのか? http://t.co/EHUK8WWRmV
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神経回路網におけるスパース化と記憶容量について(基研研究会「非可逆な多体系への統計物理及びその周辺分野からのアプローチ」報告,研究会報告)
スパース化は最近の潮流かと思ってたけど, http://t.co/4fV7nqoy こんな昔に既にバリバリ研究されてたんですね. あかほ先生.
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超高次元データの分類手法の導出とその理論的性質の解明および実データへの応用の研究
RT @_handyfox: これ私も知りたい!高次元になるとデータの分布が粗になるから、扱いにくくなりますね RT @sakanazensen: ここ http://t.co/A46B1Lqn で言われてる『統計モデル選択のための情報量基準についての専門書』ってのはどの ...
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超高次元データの分類手法の導出とその理論的性質の解明および実データへの応用の研究
ここ http://t.co/56NboXnE で言われてる『統計モデル選択のための情報量基準についての専門書』ってのはどの本のことだろう?
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色情報を用いたSIFTによる類似画像検索精度の向上
平山,新美:色情報を用いた SIFT による類似画像検索精度の向上.JSAI,2011 http://t.co/ovxw8jQb
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ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化
RT @overfieldm: 山本 修身, 佐藤根 寛: “ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化”, 人工知能学会論文誌, Vol. 26, No. 2, pp.419-426 (2011) . http://t.co/qYHbDHH
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ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化
RT @overfieldm: 山本 修身, 佐藤根 寛: “ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化”, 人工知能学会論文誌, Vol. 26, No. 2, pp.419-426 (2011) . http://t.co/qYHbDHH
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ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化
RT @overfieldm: 山本 修身, 佐藤根 寛: “ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化”, 人工知能学会論文誌, Vol. 26, No. 2, pp.419-426 (2011) . http://t.co/qYHbDHH
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ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化
RT @overfieldm: 山本 修身, 佐藤根 寛: “ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化”, 人工知能学会論文誌, Vol. 26, No. 2, pp.419-426 (2011) . http://t.co/qYHbDHH
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ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化
RT @overfieldm: 山本 修身, 佐藤根 寛: “ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化”, 人工知能学会論文誌, Vol. 26, No. 2, pp.419-426 (2011) . http://t.co/qYHbDHH
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ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化
RT @overfieldm: 山本 修身, 佐藤根 寛: “ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化”, 人工知能学会論文誌, Vol. 26, No. 2, pp.419-426 (2011) . http://t.co/qYHbDHH
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ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化
RT @overfieldm: 山本 修身, 佐藤根 寛: “ギャップ集合を用いた15パズルの最適解探索の高速化”, 人工知能学会論文誌, Vol. 26, No. 2, pp.419-426 (2011) . http://t.co/qYHbDHH
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スペクトラルクラスタリングのランダム算法と画像・動画像分割への応用(パターン認識基礎,第12回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)
http://t.co/HVTyMRwM 考え方はこれに近いかな?RT @mrxptn: 仮に基底ごとの一様乱数で生成した点群を一様乱数な正方行列で変換することでシャッフルしてみたらずいぶんと原点からの距離の分布が集中しなくなったなぁ でもまだ微妙にアレだし理論的にも裏付けがない
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局所色情報を用いた高速物体探索-アクティブ探索法-
#nagoyacv :CiNii 論文 - 局所色情報を用いた高速物体探索 : アクティブ探索法 http://ci.nii.ac.jp/naid/110003227955
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