1回の充電で東京―大阪間に相当する500キロメートルを走れるリチウムイオン電池技術の開発が活発だ。積水化学工業の技術は突破のメドがたち、旭化成も近づいた。いずれも既存の電極を使うこ…続き 再エネ効率的に貯蔵、「ナトリウムイオン電池」寿命・容量が増大 ［有料会員限定］ トヨタの全固体電池 2025～30年ＥＶが化ける ［有料会員限定］
学習の幾何 村田 昇 はじめに 情報幾何入門 EM の幾何 EM の拡張* 集団学習 おわりに 学習アルゴリズムの情報幾何 知能システム科学特別講義第２ (2007 年度夏学期) 村田 昇 早稲田大学 理工学術院 Aug. 3, 2007 / 東京工業大学 学習の幾何 村田 昇 はじめに 情報幾何入門 EM の幾何 EM の拡張* 集団学習 おわりに Outline 1 はじめに 2 情報空間の幾何学 3 EM アルゴリズムの幾何学 4 EM アルゴリズムの拡張* 5 集団学習の幾何学 学習の幾何 村田 昇 はじめに 学習とは何か 歴史的背景 学習問題の定式化 確率モデル 情報幾何入門 EM の幾何 EM の拡張* 集団学習 おわりに 工学における種々の問題 以下のような例を考えてみる． 画像を圧縮する． 画素値 X の分布 P(X) を求め，情報量 log 1/P(X) に基 づいて情
強化学習の概要，応用上の利点，適用例，基礎理論，代表的手法，応用に必要な技術などの説明。 本ページの記述は下記の解説記事をもとにWEB用に修正したものである： 木村 元，宮崎 和光，小林 重信： 強化学習システムの設計指針， 計測と制御, Vol.38, No.10, pp.618--623 (1999), 計測自動制御学会. 6 pages, postscript file, sice99.ps (1.31MB) PDF file, sice99.pdf (148KB) 第１章： 強化学習の概要 1.1 強化学習 (Reinforcement Learning) とは? 1.2 制御の視点から見た強化学習の特徴 1.3 応用上期待できること 第２章： 強化学習の適用例：ロボットの歩行動作獲得 第３章： 強化学習の基礎理論 3.1 マルコフ決定過程(Markov decision proc
「集合知」についての、ちょっとしたまとめ 最近使われている日本語の「集合知」という言葉は、英語での2つの言葉をまとめて呼んでしまっているような気がしている。 （1）統計的なデータ。多数決の結果。または数学的に処理する前の大量の情報（Collective Intelligence） ひとりひとりの予想を、たくさん集めて集計してみると意外と当たっているものだ、というような話。未処理状態の大量の情報を指し、何らかの処理をして提供する装置を「集合知を利用したサービス」と呼ぶこともある。 （2）複数人の知恵の集合（wisdom of crowds） ひとつの課題に取り組むとき、超優秀なひとりより、それなりに優秀な何人かの集合が複数の視点を上手に使って取り組む方が高い成果を生むことができる、というような話。それと、自分が知らないことも聞いてみれば誰かが答えてくれるよ、みたいな話。似たようなものだが
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