本研究室が1章分を分担執筆した深層学習とアンサンブル学習に関する理論と事例を紹介する書籍「An Introduction to Approaches and Modern Applications with Ensemble Learning」が、出版されました。

本研究室では、深層学習の基礎理論を紹介するとともに、そのアンサンブル化とノイズ除去への適用方法について言及しています。

深層学習の学習理論:
・階層型ニューラルネットワークの変換構造
・バックプロパゲーション
・バッチ/ミニバッチ/オンライン学習
・最急勾配降下法、シミュレーテッド・アニーリング、モーメンタム
・アンサンブル学習(バギング、ブースティング、スタッキング)

ノイズ除去への理論的拡張方法:
・深層学習のアンサンブル化
・デノイジングオートエンコーダ
・サインガウス信号からのノイズ除去手法

興味のある方は是非ご覧ください。