Sun, 22 Feb 2009

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  • わかりやすいパターン認識 第3章
    • Ho-Kashyapのアルゴリズム: 線形分離部可能であることを検出できる(らしい)
    • 教師信号: discriminant functionの望ましい出力値
    • 教師ベクトル: c個のクラスに対し、パターンx_pに対する教師ベクトルは\(b_1_p, b_2_p, ... , b_c_p\)^t(b_i_pはパターンx_pのクラスiについての教師信号)
    • 教師ベクトルについては、x_p \in w_i \Rightarrow b_i_p \lt b_j_p \( j \ne i\)
    • 教師信号と識別関数の誤差\epsilon_{ip} = \bf{w}_i^t\bf{x}_p - b_{ip}を評価関数*1に使えば、J\(\bf{w}_1, ..., \bf{w}_c\) = \frac{1}{2}\sum_{p=1}^n\sum_{i=1}^c\(\bf{w}_i^t\bf{x}_p - b_{ip}\)^2

*1:定義は出てないが現在の識別関数がどの程度理想に近いかを評価するための関数だろう