ソフトウェア

パソコンや様々な機械を動かす上でソフトウェアは欠かせません。 分野としても広く、OSやインターネット、データベース等多くのことを知っておく必要があります。
2017.9.2
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ソフトウェアの新規投稿

K
Edition: 1
One Hot ベクトル
One Hot ベクトル(One Hot Vector , One-of-K表記法)は、ベクトルの全要素のうち一つだけ1で他は0になっているベクトルをさす.
  • 2019.01.10
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K
Edition: 1
ICPとは
ICP(Iterative closest point)とは、2つの点群同士の位置合わせを繰り返し計算によって実現する手法.位置合わせを行う二つの点群は初期位置が大方あっている必要があります.大きな処理の流れは対応する点同士を見つけその誤差を最小にするように繰り返し変換を行います.
  • 2018.12.16
  • 11
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K
Edition: 1
サリエンシマップとは
サリエンシマップ(顕著性マップ)は、人間の脳のモデルから着想を得て画像の局所特徴量の組み合わせによって注視領域を算出する技術のこと.特徴量としてはコントラストや明度、色など様々なものが使用されます.動画に用いるときは動きや早さなども特徴に含まれます.ここではボトムアップな手法を紹介します.
  • 2018.12.09
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K
Edition: 1
ベイジアンネットワークとは
ベイジアンネットワークとは、事象の状態や確率などから未知の事象の確率を推定するような確率推定ができる有向非循環なグラフィカルモデルで表現されるネットワーク.各事象が条件付き確率を伴って因果関係で結ばれる形でグラフ表現されている.各事象は原因となっている親ノード以外とは独立であるとされる.離散的な確率が用いられることが多いが連続的な確率も適用可能.
  • 2018.12.08
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K
Edition: 1
サーカムスクリプション
サーカムスクリプション(極小限定)は、宣言されていることだけが正しいものと仮定して推論を行う.閉世界仮説のように明示的に示されていないものは偽とする.例外がありうるときにも「例外である」としていないものは全て「例外でない」として扱う.
  • 2018.12.08
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K
Edition: 1
バックトラック
バックトラック(バックトラッキング、BackTracking)はPrologでのインタプリタで解を探すときのプロセスのこと.そもそもは効率的なしらみつぶし探索のことを指す.Prologにおけるこの処理過程は非決定性を備え複数の解がありうる場合もそのうちの一つ満たすものを返すように探索を行い、もしそれで条件が満たせない場合は次の解候補で探索を再度行う.
  • 2018.12.08
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K
Edition: 1
Attention機構
Attention機構(注意機構)とは、主に機械翻訳や画像処理等を目的としたEncoder-Decoderモデルに導入される要素ごとの関係性、注意箇所を学習する機構.機械翻訳において翻訳対象の単語間の関係性や全体のコンテキストを考慮させるために考案されたものだが、画像処理などにおいても応用されている.
  • 2018.12.08
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K
Edition: 1
CTC損失関数
CTC Loss(損失関数) (Connectionist Temporal Classification)は、音声認識や時系列データにおいてよく用いられる損失関数で、最終層で出力される値から正解のデータ列になりうる確率を元に計算する損失関数.LSTMやRNNなどの出力を受けて正解文字列の確率を計算する.HMMのように前向き後ろ向きアルゴリズム、動的計画法を元に計算、微分可能であり誤差逆伝播が可能.
  • 2018.12.08
  • 13
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K
Edition: 1
CNNで画像内文字列をOCR
CNNを使って画像の文字列を認識してプログラムで扱える文字列に起こすOCRの例について紹介します.文字列が可変の場合に対応したCNN+LSTMで構成される基本的なネットワークです.
  • 2018.12.06
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K
Edition: 1
Feature Matching
Feature Matchingとは、GANなどのネットワークで起きるMode Collapseの問題を改善するためにDiscriminatorの中間層を使ってGeneratorのコスト関数を書き換える手法のこと.
  • 2018.12.04
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K
Edition: 1
Minibatch Discrimination
Minibatch Discriminationは、GANなどで主に見られるMode Collapseのような問題に対して、複数枚の画像同士が似ているかのスコアをDiscriminatorに与えることで回避する.
  • 2018.12.04
  • 16
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K
Edition: 1
Mode Collapseとは
Mode Collapseとは、GAN等で主に問題となる数種類の結果のみを出力するようになってしまう問題のこと.例えば1から10までの数字の画像生成をさせようと学習しても6ばかり出すようになってしまう.
  • 2018.12.04
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K
Edition: 1
開世界仮説
開世界仮説(Open World Assumption)とは、まだ真または偽とはっきりしない事柄について真かもしれないという導出を行う仮説.データベースなどは十分なデータがあって不足はないと考えられるため、閉世界仮説を使用するが、Semantic Webなどにおいては開世界仮説を使用する.
  • 2018.12.04
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K
Edition: 1
マンハッタンワールド仮説
マンハッタンワールド仮説(Manhattan World Assumption)は、人間が造った人工物の多くは直交座標系に平行に作られているという仮定.これによって、壁や天井などをx方向,y方向,z方向に平行な拘束があるものと改定することができる.
  • 2018.12.04
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K
Edition: 1
失敗による否定
失敗による否定(negation as failure)は、Prologなどの論理プログラミングにおいて活用される「真であると導けなかった事柄は偽」と導出すること.
  • 2018.12.04
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K
Edition: 1
閉世界仮説
閉世界仮説(Close world assumption: CWA)は、真ということが示されていない証明されていないものは全て偽とする仮説のこと.データベースなどの完全な情報を持つシステムでは閉世界仮説となっている.すなわち知らない情報は存在しないもの.Prologなどにおいても「失敗による否定」は閉世界仮説によるもの.
  • 2018.12.04
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K
Edition: 1
機械学習による自動クリッピング
近年はSNSでの画像の使用が多くなり、サイズの問題上それの画像の一部のみ見せる必要があることが多い.そこで各画像の自動的なクリッピングが必要となってきている.ここではTwitterにおいてそれを機械学習で行なっている例を紹介する.
  • 2018.12.02
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K
Edition: 1
シームカービングとは
シームカービングは画像全体の中で除去しても問題ない部分を縦または横に横切るようにして検出してその部分を除去することで画像サイズを縮小する画像縮小手法.拡大には使用できない.エネルギーを定義してその値が少ないところを見つけ出し、画像の端から端まで進みその軌跡を除去する.
  • 2018.12.02
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K
Edition: 1
Growing Neural Gas
Growing Neural Gas(成長型ニューラルガス)とは、教師なしニューラルネットワークの一つで、Neural Gasが強く初期値に依存してしまうのを避け必要とあればネットワークを拡張するNeural Gasの一種.良い性能を発揮することで知られ、クラスタ分析においてはk-meansよりも優れていると言われる.
  • 2018.12.01
  • 10
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K
Edition: 1
競合学習
競合学習(Competitive Learning)とは教師なし学習で頻繁に行われる学習で、最も入力データに反応したニューロンのみ更新したりするようなニューロン同士で競わせるような学習.winner-take-allな学習で勝者となったニューロンは入力データにより近くなるように更新する.自己組織化マップは競合学習の一つ.競合学習では入力層と競合層を持つ.
  • 2018.12.01
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Q
Ans: 1
動的計画法はメモ化をするプログラム全てを指すということでいいのでしょうか
  • 2017.10.01
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Q
未解決
物体の一部にオクリュージョンがあるときにも画像から物体を検出させるには
  • 2017.09.30
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Q
未解決
Shellスクリプトで便利な書き方を知りたい
  • 2017.09.30
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Q
未解決
焼きなまし法や山登り法で実際問題どれを使うのがよいのでしょうか?
  • 2017.09.30
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Q
未解決
PointCloudでテーブルの上にある物体を分離する方法
  • 2017.09.30
  • 7
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Q
未解決
悪質なスクリプト等をリクエストに入れられた場合にするべきことは何でしょうか?
  • 2017.09.30
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Q
未解決
曖昧な単語による探索はどのようにして実現できますか?
  • 2017.09.27
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Q
未解決
OSは各アプリに割り当てるメモリ量が決まっているのでしょうか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
どうやったら時間軸データを学習させることができますか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
インメモリDBの利点は何ですか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
Deconvolution はUnpoolingやUpsamplingとは違いますか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
SQL Injectionの対策はどういったことが必要でしょうか?
  • 2017.09.26
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Q
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
  • 2017.09.25
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Q
未解決
プログラミングにおけるエディタ選びについて
  • 2017.09.25
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Q
未解決
ある物体をトラッキングしたいです。
  • 2017.09.25
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Q
未解決
最も早いソートは?
  • 2017.09.25
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Q
Ans: 1
自分のホームページがGoogleで検索しても出てきません。
  • 2017.09.24
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Q
未解決
Deep Learningの最適化関数選定に関して
  • 2017.09.24
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Q
未解決
ベイジアンネットワークの使い方がわからない
  • 2017.09.24
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Q
Ans: 1
Androidの開発をするためのプログラミング言語は何でしょうか?
  • 2017.09.24
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Q
未解決
Kaggleに参加するにはどういった分野の勉強が必要なのでしょうか?
  • 2017.09.24
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Q
Ans: 1
昔でいうところのLAMPはもう通用しない?
  • 2017.09.24
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Q
未解決
"この商品を購入したひとはこれも"を実装したい
  • 2017.09.24
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Q
未解決
人工知能は現在どこまでできているのでしょうか?
  • 2017.09.24
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Q
未解決
人気のページのランキングを作りたいのですが、どのように作るべきですか?
  • 2017.09.23
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Q
未解決
アセンブリとJavaではできることは違いますか?
  • 2017.09.23
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Q
Ans: 1
ニューラルネットで二つの画像を入力にすることや途中でニューラルネットを混ぜることはできますか?
  • 2017.09.23
  • 7
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Q
未解決
ニューラルネットで二つの画像を入力にすることや途中でニューラルネットを混ぜることはできますか?
  • 2017.09.23
  • 1
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Q
未解決
簡単に画像を与えて分類することをやりたいです。
  • 2017.09.23
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Q
未解決
三次元点群から法線を出す方法について
  • 2017.09.23
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ソフトウェア人気知識・質問

K
Edition: 1
Relu活性化関数
最も現在使われることの多い活性化関数。 xが負のとき0それ以外は恒等関数. シグモイドなどより計算が早いことが特徴.
  • 2017.09.13
  • 165
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K
Edition: 1
LeakyRelu活性化関数
Reluでxが負の場合を改良したLeakyRelu活性化関数.
  • 2017.09.13
  • 119
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K
Edition: 1
Batch Normalization層
Batch Normalization層は近年提案されるどのネットワークにも大体使用される学習を安定させ高速化させる技術. ミニバッチごとの平均と分散を計算して正規化し、スケールとシフト補正をする.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
PRelu活性化関数
LeakyReluを改良して、学習しながら適切な傾きを変更していく. PRelu活性化関数.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
Global Average Pooling層
Global Average 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。
  • 2017.09.18
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K
Edition: 1
Adam最適化関数
学習係数を自動で調整させる最適化関数の一つ. Adagrad, RMSPropを改良し移動平均を付け加えた最適化関数.
  • 2017.09.13
  • 84
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K
Edition: 1
ResNetとは
ResNetは2015年にMicrosoftより発表された152層からなるニューラルネットワーク. 今まで20層ほどで作られていたCNNを特別なユニットを挟むことで深くすることを可能にした.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
活性化関数とは
Deep 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。これらはネットワークの表現力を高くするために常に非線形関数が用いられます.
  • 2017.09.13
  • 69
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K
Edition: 1
Adagrad最適化関数
学習係数を自動調整していく最適化関数の一つ. 過去の勾配と最新の勾配を元に各パラメータごとに学習率を調整するのが特徴. Adam, Adadelta, RMSPropはAdagradを改良したもの
  • 2017.09.13
  • 68
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K
Edition: 1
RRelu活性化関数
PReluでは傾きを学習していたが、RReluではある幅の中で傾きをランダムにしている. Randomized Leaky Relu活性化関数と呼ばれる.
  • 2017.09.13
  • 59
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K
Edition: 1
Sigmoid活性化関数
1990年代まで最も長らく使われていたニューラルネットの活性化関数. 人間のニューロンの入出力にヒントを得て設計され、微分も用意なため重宝されてきたが、勾配消失問題の原因になっているため、現在では使われない.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
SAGAN
SAGAN(Self Attention Generative Adversarial Network)はACGANやSNGANでも扱う画像生成タスクにおいてSelf Attention機構を導入することで高精度な画像生成を実現したネットワーク.
  • 2018.07.15
  • 57
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K
Edition: 1
Deconvolution層
厳密な数学の定義とはDeconvolutionの意味は違っており、transposed deconvolutional layerと呼ぶ方がよいとされる。
  • 2017.09.13
  • 50
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K
Edition: 1
DeepLearningにおける最適化関数
最適化関数は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。
  • 2017.09.13
  • 49
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K
Edition: 1
ホップフィールドネットワーク
ホップフィールドネットワークは、ニューラルネットワークの火付け役となった、記憶や想起が可能なネットワークである.想起をするときはエネルギ関数を使用して複数回処理を行い、ネットワークが安定したと判定されたときに出力する.
  • 2018.08.08
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K
Edition: 1
GANとは
近年注目されている画像等を生成するニューラルネットワークを用いた学習手法.二つのニューラルネットワークを使って片方の識別能力をあげる点が特徴.既にGANの改良系が数十種類提案されている.
  • 2017.09.13
  • 46
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K
Edition: 1
適応的二値化フィルタ
通常の二値化フィルタでは画像全体で共通の閾値を使っているが、適当的二値化フィルタ(Adaptive Thresholding)では局所的に閾値を決定して処理を行なう二値化フィルタ.背景と前景が判断できるようにある程度考慮するサイズは大きい必要がある.
  • 2018.10.16
  • 41
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K
Edition: 1
学習データを水増しする
英語ではData 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。
  • 2017.09.13
  • 40
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K
Edition: 1
ACGAN
ACGAN(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network)は、DCGANではランダムノイズ列から画像を作っていただけにすぎない学習に加えて、画像のクラスラベル情報をGeneratorに入力しDiscriminatorで補助的なクラス識別タスクを行うことで、高精度な画像を生成できたネットワーク.学習は128x128の画像を入力としてImageNetの画像を使用している.
  • 2018.07.15
  • 39
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K
Edition: 1
RMSProp最適化関数
ニューラルネットワークの学習係数を自動で調整する最適化関数の一つ. Adagradで問題だった学習が進むにつれて学習係数が小さくなるのを回避. (その点ではAdadeltaと目的は同じ)
  • 2017.09.13
  • 38
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Q
Ans: 1
Androidの開発をするためのプログラミング言語は何でしょうか?
  • 2017.09.24
  • 13
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Q
未解決
Deep Learningの最適化関数選定に関して
  • 2017.09.24
  • 8
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Q
Ans: 1
自分のホームページがGoogleで検索しても出てきません。
  • 2017.09.24
  • 6
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Q
未解決
Kaggleに参加するにはどういった分野の勉強が必要なのでしょうか?
  • 2017.09.24
  • 6
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Q
未解決
最も早いソートは?
  • 2017.09.25
  • 6
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Q
未解決
機械学習のpythonライブラリお薦め
  • 2017.09.22
  • 5
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Q
未解決
ベイジアンネットワークの使い方がわからない
  • 2017.09.24
  • 4
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Q
未解決
プログラミングにおけるエディタ選びについて
  • 2017.09.25
  • 4
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Q
未解決
おすすめのDeepLearningのネットワークはどれですか?
  • 2017.09.20
  • 3
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Q
未解決
公開鍵暗号がよく分からない
  • 2017.09.22
  • 3
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Q
未解決
Web全体の動きを知りたい
  • 2017.09.22
  • 3
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Q
未解決
DNSの動きについて教えてください
  • 2017.09.22
  • 3
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Q
未解決
簡単に画像を与えて分類することをやりたいです。
  • 2017.09.23
  • 3
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Q
未解決
ある物体をトラッキングしたいです。
  • 2017.09.25
  • 3
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Q
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
  • 2017.09.25
  • 3
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Q
未解決
ニューラルネットワークの翻訳への適用のしかたが分からない
  • 2017.09.22
  • 2
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Q
未解決
自分のホームページが検索しても出てこない
  • 2017.09.22
  • 2
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Q
未解決
データマイニングのためのプログラミング言語
  • 2017.09.22
  • 2
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Q
未解決
文字認識、OCRするベストな方法は?
  • 2017.09.22
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Q
未解決
画像のエッジを強調したい
  • 2017.09.23
  • 2
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Q
未解決
どのデータベースを使えばいいのか分からないです
  • 2017.09.23
  • 2
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Q
未解決
アセンブリとJavaではできることは違いますか?
  • 2017.09.23
  • 2
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Q
未解決
人工知能は現在どこまでできているのでしょうか?
  • 2017.09.24
  • 2
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Q
未解決
"この商品を購入したひとはこれも"を実装したい
  • 2017.09.24
  • 2
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Q
未解決
色と色の違いの特徴量
  • 2017.09.22
  • 1
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Q
未解決
kdtreeとoctreeの違いを知りたい
  • 2017.09.22
  • 1
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Q
未解決
Windowsのレジストリというのは結局何者なのでしょうか?
  • 2017.09.23
  • 1
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Q
未解決
三次元点群から法線を出す方法について
  • 2017.09.23
  • 1
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Q
未解決
ニューラルネットで二つの画像を入力にすることや途中でニューラルネットを混ぜることはできますか?
  • 2017.09.23
  • 1
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Q
未解決
人気のページのランキングを作りたいのですが、どのように作るべきですか?
  • 2017.09.23
  • 1
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