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制御研究者がデータで探る機械学習ブームの要因
RT @motorcontrolman: 京都大学・丸田先生の論文「制御研究者がデータで探る機械学習ブームの要因」がフリーで読めて超面白いのでおすすめします。 制御工学が機械学習みたいに流行るにはどうしたら、をデータから考察。なんというか着眼点がすごい。 https://t.c…
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再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析
鈴木大慈先生 @btreetaiji によるガウス過程回帰の汎化誤差解析の解説.ガウス過程の性質はそれに対応する再生核ヒルベルト空間(RKHS)の構造が定めることを紹介.RKHSの複雑さ(単位球の「被覆数」で測る)がガウス過程回帰の汎化誤差を決定する.『システム制御情報学会誌』 https://t.co/GJ41kS87au https://t.co/7KtIAS3K58
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輔助重み法によるニューラルネット上での特徴選択と過適防止
NNの特徴量の重要度を知るために一個抜く、という論文が流れてきたけど、そんな面倒な事するなら今年のJSAIで出てた勾配ベースの手法で良くない? https://t.co/Ngb7xZR0UU
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