画像圧縮技術に使用されている離散cos変換(DCT)をJavaで実装します。DCTについてはこちらのウェブページを参考にさせて頂きました。離散コサイン変換DCTはDFTと似ていますが、虚数計算が発生しないためコーディングは比較的容易でした。手書き数字認識をタスクとして隠れマルコフモデル(HMM)の動作確認を行います。手書き数字認識は文字認識の中では単純な識別問題なのですが、タスクの困難性が想像しやすくサンプルデータが用意しやすい利点があります。隠れマルコフモデルによる手書き数字認識を実装する前に、手書き数字データを収集するアプリケーションを作成します。余談ですが、手書き文字は採取時のデータの性質によってオンライン手書き文字とオフライン手書き文字に分けることが出来ます。java前回実装したスケーリング処理を用いた離散隠れマルコフモデルは、EMアルゴリズムによって最適化パラメータを算出した際に、即時にHMMのパラメータを更新する為、複数の学習データを用いて学習することが出来ませんでした。プログラミング前回実装した離散隠れマルコフモデルは、フォワード、バックワードアルゴリズムの確率計算を行う際に、長い時系列を適用するとアンダーフローが発生する問題がありました。プログラミング旋回作成した行列計算用のクラスを用いて多次元正規分布を求めるクラスを作成します。emoson.hateblo.jp多次元正規分布については以下の記事で触れました。信号処理や機械学習のアルゴリズムには行列計算が多く使われています。クラスタリングとは、ざっくり言うと分類対象の沢山のデータから、それらを適当に分別するルールを勝手に獲得することだそうです。一般的によく知られている正規分布を多次元に拡張したものです。関数の引数の個数を呼び出し元で自由に指定できる引数呼び出しです。コマンドライン引数を受け取る時などによく利用されています。動的時間伸縮法と呼ばれる、時間や速度の異なる信号同士の類似度を求めるアルゴリズムです。異なると非常に厄介な事になります。多変量の変数の関係性を示す指標の一つに共分散がありました。相関係数は共分散の弱点を補ったものです。今回はこの相関係数を求めるプログラムをPythonで記述してみます。共分散とは二組の対応するデータ同士の関係を表す統計的指標の一つです。いう考えに基いて、信号をスペクトル成分に分解する変換方法です。周波数スペクトルで表現できるのでノイズ検出や圧縮、信号解析等に利用出来ます。...というエラーが返されました。研究で実験システムを構築する際に良く利用するlambda式を備忘録も兼ねて記します。FragmentやActivityのlayout用のxmlに独自に作成したViewを配置し、FragmentやActivityからfindViewByIdで独自Viewを呼びだそうとするとnullがかえってくる問題が発生しました。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。