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イントロダクション
購買データ解析の例
どの商品が売れている?
商品の組合せ=パターンのマイニング
頻出しているパターンを見つける
「頻度が持つ性質」を使って計算を高速化する
すべてのパターンからなる空間を考える
頻出なパターンは下に固まる
チェック不要のパターンがある!
Apriori による高速化
画像のベクトル化とパターン
パターン解析の肝
課題:確率の計算は不可能
解決策:エネルギーを利用する
マルコフ確率場でエネルギーを表現
マルコフ確率場によるエネルギー計算の例(2/2)
ギブスサンプリング
パターン空間でのギブスサンプリングの様子
マルコフ確率場の学習
勾配法でパラメータを調整する
可視変数からなるマルコフ確率場
隠れ層を追加
エネルギーの計算は同じ手続きでOK
ギブスサンプリングも同じ手続きでOK
まとめ