reserved.@ThothChildrenプロフィール(2)お気に入り作成履歴@ThothChildrenThothChildrenの管理人です。1全点通る滑らかな関数近似をしたい全点のデータを通りつつ滑らかな曲線による関数近似をする方法について記載します。1制御点で滑らかな関数近似をしたい複数の制御点またはデータ点を使って滑らかな関数近似を行う方法について紹介します。ここで紹介するものは点を必ずしも通ることのないものを主に紹介しています。1点を参考に滑らかでない関数近似したい複数のデータ点に沿った関数近似をするときの技術についてです。精度よく綺麗な関数近似をしたいわけでなく、折れ線近似でいいがすべての点を通るようなものは必要ないときに使える関数近似の手法の紹介になります。1全点通る滑らかでない関数近似をしたいデータの全点を通るが滑らかでない関数でもかまわない関数近似をする方法についてです。ここでは折れ線近似のみの紹介になります。入力のいくらかを制御用のパラメータとして、出力にも同様のパラメータを出すようなネットワークにすることで、入力と出力に強い関係をもたせている。1DeepLearningの問題設定例DeepLearningでよく登場する問題設定についてまとめる。1k-means++k-meansを改良した非階層型クラスタリング手法。k-meansで課題だった初期値の決め方に関して、初めに適切な初期値の選び方をすることによって改善。1KKZkmeansを改良した非階層型クラスタリング手法の一つ。kmeansは初期値依存で結果が悪くなりやすかったが、初期値を決めていく時に最も離れた点を選択していくことで改善。1kmeans法データを元に非階層型クラスタリングを行う手法の一つ。クラスタの重心とクラスタへの割り当てを交互に繰り返す。1Grad-CAMCAMを改良してCNNが含まれるネットワーク全般に適用できる可視化手法。CNNの最終層から各チャンネルの重みを計算し重みを掛け合わせることで各クラスに影響する部分を可視化できる。GAN.GANの学習の不安定さを数学的に改善した。WGANを改良したWGAN-GPが近年用いられることが多い。1ConditionalGAN調整できるパラメータを持つGAN。多クラスの画像を生成する場合はクラスラベルを、MNISTを渡す場合は10個のベクトルをパラメータとして持たせる。UnpoolingやUpsamplingとは違いますか?2017.09.2614PV0FavQ未解決Kinect2はkinectのときと計測方式を変えてますが。一様にランダムなサンプリングをしたいです。逆運動学で直動リンクを含めて解くことはできませんか?2017.09.2514PV0FavQ未解決クラウドコンピューティングというのは今までと何が異なるのでしょうか2017.09.255PV0FavQ未解決SSLはどうして安全な通信になるのでしょうか?2017.09.253PV0FavQ未解決プログラミングにおけるエディタ選びについて2017.09.256PV0FavQ未解決コンデンサの問題の考え方が分からない2017.09.252PV0FavQ未解決ある物体をトラッキングしたいです。1自分のホームページがGoogleで検索しても出てきません。簡単に画像を与えて分類することをやりたいです。Pooling層によって最後の層において直接平均してクラスを作り出す。1DeepLearningを使ったプログラムを書く実際にDeepLearning技術を使ったプログラムを書くために現在使われているライブラリや環境を紹介します。1層の入力を加工するDeepLearningにおいて、層の入力を工夫することで学習の性能を向上させることができます。1層を深くする経験的に層を深くすることができれば必ず性能は上がるとされていました。近年は幅も大事という論文もでており、幅と深さのどちらがよいかは決着がついていないようです。Augumentationと言います。学習データを加工したりノイズを乗せたりして学習データの種類を水増することによって、あたかも多くのデータがあるかのように見せて汎化性能をあげることができます。1LSTMとはLSTMは時系列データのような連続したデータにおいて特に使用されるニューラルネットワーク。翻訳、ビデオ等に対して有効に働く。AutoEncoderは通常のAutoEncoderでは入力と出力を同じにして学習させるのに対して、わざと入力にノイズを載せそこから元の入力を出力するように学習させる技術です。1AutoEncoderとはAutoEncoderとはニューラルネットで入力と出力を等しいものにして、ネットワークの前半と後半で対称的にした構造を持つネットワーク。特徴抽出器として使われる。layerと呼ぶ方がよいとされる。1MaxPooling層Poolingは入力のデータを削減することや特徴を位置のずれに強くするために使用する。MaxPooling層は候補のうちから最大を一つ選ぶ。1DeepLearningの特殊適用例DeepLearningの特殊適用例を紹介します。1DeepLearningの時系列認識適用例DeepLearningを時系列データに対して適用した例を紹介します。目的の学習をさせます。近年AIと呼ばれているものはこの技術を元にしているものを指している。1DeepLearningの歴史DeepLearningの歴史に関して簡単について紹介する。現在使われることの多い活性化関数。Learningで層の出力の際に必ず使われる活性化関数。活性化関数は、そのニューロンの出力を補正してやる役割があり、発散等を防いでいます。ニューラルネットワークにおいて学習率を学習しながら調整してくれます。DeepLearningにおける最適化関数選びは大きな検討要素の一つです。どれを選ぶかによっても大きく学習時間や結果に関わってきます。計算はかなりシンプルで、画像の各部分に対して行列を掛け合わせていき、その結果を新しい画像に詰め込んでいく処理。世の中で解説も多いので簡単な解説に留める。1CIEDE2000で色差を算出する人間の視覚特性に合わせて、CIEDE2000では色差を算出する。CIE1976よりさらに人間が見たときの感覚に合うようにしている.2017.09.1224PV0Fav。