パターン認識の講義音声配信
令和6年5月25日(土)
告知リンク:
wcci2024.org/
www.icint.org/
www.kogakuin.ac.jp/admissions...
学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです。
生成AIがゲームチェンジを起こして、承認と共創の時代になりました。
お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。
知識を持っているだけの価値は無くなりました。
耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。
「2024年度 ICT利用による教育改善研究発表会」で「Podcastを活用したマルチモーダル予習による主体性と共創力の向上効果」を発表します!
IGD, Initiative Group Discussionで素晴らしい質問が飛び出ましたので、授業中に答えられなかった質問に、また新たにスライドに追記する形で回答いたしました。受講生の皆さんは必ずご確認ください。
それに加えて、主体的に、手を動かして分散共分散行列Sを知りたいとの声が多かったです!すばらしい!!ので、More Initiative Learning Spiral用の資料を置きました!!!
クラス内分散共分散行列Sとクラス平均の差ベクトルdが既知の場合に、相関比を最大にする法線ベクトルw_0はw_0 = \kappa S^-1 d(\kappaは0でない実数)と求まりました。
これを相関比の式に代入すると、相関比の最大値がわかります。
なんと、めちゃくちゃ綺麗になって、最大値はd^T S^-1 dになります。
途中の計算も自分の手で書いて確かめましょう。
具体例で、d=(2,0)^T, \alpha_x = 0.5, \alpha_y = 1, c = cos(30deg), s = sin(30deg)として、S=R(30deg) D(\alpha_x^2, \alpha_y^2) R(-30deg)の場合に、法線ベクトルと相関比の最大値を求めてみましょう。
さらに、w_0と平行でない法線ベクトルwについて相関比を計算して、最大値より小さくなることを確認しましょう!
ではまた!
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音楽:BGMer
bgmer.net
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