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
  • 203
    Views
  • 0
    Watch
  • 205
    Knows

ソフトウェアの新規投稿

K
Edition: 1
単純ベイズ分類器
単純ベイズ分類器(ナイーブベイズ)は、特徴間は全て独立という強引な前提を置き、ベイズの定理を使用することで、特徴量を入力にクラスを分類する分類器.単純で実装も容易ではあるが、一部のアプリケーションで十分に働く.メールのスパム分類で使用されたことで有名.
  • 2019.03.04
  • 17
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
パーティクルフィルタ
パーティクルフィルタ(粒子フィルタ、モンテカルロフィルタ)は、複数の粒子にノイズをくわえながら観測データとモデルを元に内部状態を推定しく手法.非線形なモデルに対しても適用でき、粒子の数だけ精度はよくなるが、計算量もその分増える.実装が簡単で様々な分野で適用することができるのが特徴.
  • 2019.03.03
  • 13
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
Bairstow法による求根
Bairstow法は、1次元多項式に対して効率的に全ての解を求める求根アルゴリズム.二次式の解を求めて関数を割るのを低次の式になるまで繰り返す手法.数値的な性質はよくなく桁落ちしやすいとされる.
  • 2019.03.03
  • 2
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
Broyden法による求根
Broyden法(ブライデン法)は複数の方程式から得られる多次元の解を求める数値計算手法で、セカント法を一般化した手法.セカントが傾きで微分を近似したように、計算が複雑なヤコビ行列を一つ前のヤコビ行列の更新で実現.
  • 2019.03.03
  • 4
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
セカント法による求根
セカント法(割線法)は、関数が0になる変数の値を求めることができる球根アルゴリズムで、ニュートン法では微分できることが必要でしたが、その必要はなく一つ前の解との差分から傾きを計算する手法です.ここでは一次元のみ紹介します.セカント法はニュートン法と異なり二次収束しないため、ニュートン法ほどの収束の速さは保証されませんが関数によっては早くなります.
  • 2019.03.03
  • 10
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
ニュートン法による求根
求根アルゴリズムとして有名である頻繁に使用されるニュートン法(1次元の場合)について紹介します.ニュートン法によって関数の値がゼロになる値等を算出します.探索する初期値に依存し、解は一つしか見つけられませんが、比較的高速です.導関数が適切に得られる必要があります.
  • 2019.03.02
  • 11
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
Burrows–Wheeler変換
Burrows–Wheeler変換(ブロックソート圧縮)は、情報を一切失うことなく文字列の順番を変えることで後工程で圧縮を行いやすくするデータ圧縮の前処理.繰り返し表現が増えたりするため、MTF変換や連長圧縮などと組み合わせてさらに圧縮しやすくします.もちろん可逆圧縮の処理になります.
  • 2019.02.07
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
算術符号
算術符号は、与えられたデータを0~1の有理数に割り当てることで符号化する.頻度に応じて有理数のとれる幅を変更することで、頻出するものほど短い表現を、滅多に現れないものほど長い表現になるようにできている.テキスト圧縮や画像圧縮において用いられている.
  • 2019.02.07
  • 10
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
PR曲線
PR曲線(Precision-Recall Curve)は、2クラスの分類の評価指標を与える曲線で、精度(Precision)と再現率(Recall)を軸にプロットしたグラフ.理想的な状態は右上に曲線が張り付く状態.大方ROC曲線と同じだが、ROC曲線より注目データに偏りがあって少ないデータしかないクラスがあるときに有用.
  • 2019.02.07
  • 8
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
ハフマン符号
ハフマン符号は、よく頻出するものの符号長を短くしてあまり現れないものに対する符号長を長くすることでデータ全体を小さくすることができる符号化.
  • 2019.02.03
  • 6
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
可逆圧縮と非可逆圧縮
可逆圧縮と非可逆圧縮について解説しているページになります.難しいことはなく、可逆圧縮は圧縮したものを再度元に戻す時に完全に復元できる圧縮、非可逆圧縮は一度圧縮すると元に完全には戻せない圧縮のことをさします.
  • 2019.02.02
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
交差検証法
データが少ない時には学習器の推定精度を適切に評価しにくいため、工夫が必要となります.交差検証法(Cross Validation法)は、一部を訓練データとして他をテストデータとした評価を何度か行い、どのデータもテストデータとも訓練データとも使用して評価をすることで予測誤差、推定精度をより正確にする手法です.
  • 2019.02.01
  • 9
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
ROC曲線
ROC曲線(受信者操作特性, Receiver Operating Characteristic)は、2クラスの分類の評価指標を与える曲線.もともとは信号処理の分野において用いられていたものだが、他分野でも使用されている.ある閾値を変えていく過程で再現率を縦軸、偽陽性率を横軸にプロットしたグラフ.曲線の下側の面積をAUC(Area Under Curve)と呼び、1に近いほどよく、曲線は左上に張り付いている方がよい.
  • 2019.01.29
  • 14
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
Convolutionの誤差逆伝播
畳み込み層(Convolution層)の誤差逆伝播の計算についてのみまとめているページです.Convolutionの誤差逆伝播では、後続層からの入力と180度回転したConvolution層のパラメータ、順伝播の入力値を使って計算します.
  • 2019.01.28
  • 10
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 9
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 16
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 17
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 13
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 12
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 7
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 27
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 8
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 6
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 10
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 10
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 7
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 6
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 13
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
インメモリDBの利点は何ですか?
  • 2017.09.26
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
Deconvolution はUnpoolingやUpsamplingとは違いますか?
  • 2017.09.26
  • 6
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 4
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
ある物体をトラッキングしたいです。
  • 2017.09.25
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
最も早いソートは?
  • 2017.09.25
  • 6
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
Deep Learningの最適化関数選定に関して
  • 2017.09.24
  • 8
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 6
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 15
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
Ans: 1
昔でいうところのLAMPはもう通用しない?
  • 2017.09.24
  • 4
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 8
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav

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
  • 181
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 137
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 123
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 120
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 105
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 98
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 94
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 84
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 73
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 67
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 64
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 63
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 59
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 59
  • PV
  • 1
  • Fav
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
  • 53
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 51
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 49
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
UnPooling層
Convolutional AutoEncoder(CAE)などで用いられるMaxPoolingの反対の動き(画素を拡大する)をする層
  • 2017.09.13
  • 48
  • PV
  • 0
  • Fav
K
Edition: 1
ConditionalGAN
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。
  • 2018.01.09
  • 46
  • PV
  • 1
  • Fav
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
  • 45
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 15
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
Deep Learningの最適化関数選定に関して
  • 2017.09.24
  • 8
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 6
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
最も早いソートは?
  • 2017.09.25
  • 6
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
機械学習のpythonライブラリお薦め
  • 2017.09.22
  • 5
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 4
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
公開鍵暗号がよく分からない
  • 2017.09.22
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
Web全体の動きを知りたい
  • 2017.09.22
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
DNSの動きについて教えてください
  • 2017.09.22
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
ある物体をトラッキングしたいです。
  • 2017.09.25
  • 3
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
文字認識、OCRするベストな方法は?
  • 2017.09.22
  • 2
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
画像のエッジを強調したい
  • 2017.09.23
  • 2
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
色と色の違いの特徴量
  • 2017.09.22
  • 1
  • PV
  • 0
  • Fav
Q
未解決
kdtreeとoctreeの違いを知りたい
  • 2017.09.22
  • 1
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav
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
  • PV
  • 0
  • Fav