研究課題
与えられたデータをある確率分布からのサンプルと仮定し、そのデータの属する空間に自然な写像の組み合わせで得られる写像でその分布を送り、送り先のエントロピーが減少する場合を探すアルゴリズムを開発・実装した。与えられたデータのエントロピーを特異的に減少させる写像を見つけるために、各空間で典型的な分布も同じ写像で送って検討した。一方、高階確率場のグラフ構造の設計にこの情報を使うことを検討した。また、学習アルゴリズムの応用例として、Convolutional Neural NetworkとSupport Vector Machine によるランドサット衛星画像中の地物認識アルゴリズムを開発し比較した。
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